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OpenAI 前 CTO Mira Murati 和前应用研究负责人翁荔（Lilian Weng）创立的 Thinking Machines Lab，也就是 TML，刚刚发布了一个叫「Interaction Models」的研究
近日，字节跳动智能创作部门（Intelligent Creation Lab）提出新作 DreamLite，一个主干网络仅有 0.39B 参数的轻量级统一扩散模型，在单一网络内同时支持文生图（Text-to-Image） 和图像编辑（Text-guided Image Editing）两个任务，是目前已知首个实现这一能力的端侧模型。
三年后，这个判断变成了一家叫FrontierX的公司，和它的产品Aura——一个球形的、能在室内自由移动、端侧部署感知和模型的「开放定义的机器人」。FrontierX诞生于杭州，是一家以感知智能为核心的AI原生硬件公司，由来自浙江大学和阿里巴巴的团队创立。团队背景多元，涵盖硬件工程师、算法工程师、产品经理和工业设计师。
Mira Murati 用一年半时间证明了「人机协作」不是一句口号。 5 月 11 日，Thinking Machines Lab 发布了一段研究预览视频，展示了他们所谓的「交互模型」（Interaction Model）。
近日，由香港科技大学 MMLab 及合作团队完成的研究工作「UniVidX: A Unified Multimodal Framework for Versatile Video Generation via Diffusion Priors」被计算机图形学顶级会议 SIGGRAPH 2026 正式接收。
飞拓星驰（FitX AI）宣布完成数百万美金融资，由日初资本领投，光点资本跟投。这笔融资将用于Fit-OS空间智能 Agent 平台的研发，以及首款客厅 AI Native 终端的量产准备——预计 2027 年 CES 全球首发。
几天内席卷 Instagram 与 TikTok，海外播放突破 5000 万；用户可上传题目、选择喜欢的 AI Tutor 角色，并实时互动生成个性化视频讲解，让学习像刷短视频一样停不下来，验证了 AI-native 教育产品的新形态。
让大模型写一个小游戏，已经不新鲜了。它可以很快生成一个 Flappy Bird、一个塔防游戏、一个物理解谜页面，甚至还能补上按钮、分数和简单动画。但真正的问题是：这些游戏到底有没有新的玩法？它们是在创造，亦或只是把已有游戏换了一层皮？
今天，硅谷一篇长文《The next biggest moat in AI》刷屏了，作者是 Foundation Capital 合伙人、前麦肯锡咨询师 Jaya Gupta。这篇文章在 X 上 12 小时获得了130万阅读，被一群创始人和打工人同时转发，原因是它同时提供了两套视角：
群论领域几十年无解的第21.10号问题，被牛津数学家Marc Lackenby用谷歌一个新系统破解了。过程也很有意思：AI第一次给出的证明是错的，被系统里的审查Agent揪出了漏洞。