关键词：AI材料科学, Stargate数据中心, NVIDIA OpenAI合作, Qwen3-Max, 具身智能, 隐私保护AI, TTD-DR智能体, MIT SCIGEN生成模型, Oracle软银AI基础设施, 阿里云NVIDIA物理AI, 蚂蚁数科同态查找表, Google扩散深度研究员
🔥 聚焦
MIT SCIGEN：AI驱动材料科学突破 : 麻省理工学院的SCIGEN工具通过结合生成模型与物理约束，能够从零开始发明新型稳定材料，将研发周期从数十年缩短至数日。这项技术有望彻底改变催化剂或合金等材料的发现过程，标志着AI从科学分析迈向主动“创造”科学，预示着能源、医学和计算领域的潜在革命性应用。 (来源: Reddit r/ArtificialInteligence)
OpenAI、Oracle与软银扩大Stargate数据中心布局 : OpenAI、Oracle和软银正在合作扩展“Stargate”项目，新增五个AI数据中心站点。这项可能高达5000亿美元的巨额基础设施投资，旨在满足未来先进AI模型对算力的巨大需求。此举凸显了AI基础设施建设的战略重要性，以及为实现下一代AI能力所需的庞大资本投入。 (来源: Reddit r/ArtificialInteligence)
NVIDIA与OpenAI百亿美元合作，联合国呼吁AI红线 : NVIDIA对OpenAI的1000亿美元投资，与联合国大会呼吁制定全球AI安全规则的行动形成鲜明对比。这反映了AI发展中的双重趋势：一方面是资本推动的技术加速，另一方面是对潜在风险的日益担忧。这一事件凸显了在追求AI能力的同时，确保其负责任和安全部署的紧迫性。 (来源: Reddit r/ArtificialInteligence)
阿里云Qwen3-Max数学基准测试获满分，全家族模型更新 : 阿里巴巴的Qwen3-Max大型语言模型在AIME25和HMMT数学基准测试中获得满分，成为首个实现这一成就的国产模型。此次全面更新还包括Qwen3-VL（视觉）、Qwen3-Omni（多模态）和Qwen3-Coder（代码）等模型，展示了阿里在AI领域的激进“全栈”战略和快速迭代能力。 (来源: 量子位)
阿里巴巴CEO吴泳铭：AGI只是起点，ASI才是终极目标 : 阿里巴巴CEO吴泳铭在云栖大会上提出，通用人工智能（AGI）仅是起点，超级人工智能（ASI）才是终极目标。他阐述了AI发展的三个阶段：智能涌现、自主行动和自我迭代，并强调AI将成为下一代操作系统，“超级AI云”将是下一代计算机。这一愿景彰显了阿里在AI领域激进且长远的战略布局。 (来源: 36氪)
🎯 动向
快手可灵2.5 Turbo视频模型：成本降低30%，体操动作生成效果飞跃 : 快手可灵2.5 Turbo视频生成模型显著提升了性能，尤其在处理体操等复杂人体动作时，消除了“鬼畜”现象，同时将生成成本降低近30%。新模型在文本响应、动态效果和美学质量方面均有增强，显示出其在AI视频市场中的强大竞争力。 (来源: 量子位)
阿里云与NVIDIA合作推动具身智能应用落地 : 阿里云的人工智能平台PAI将集成NVIDIA的Physical AI软件栈（包括Isaac Sim、Isaac Lab和Cosmos），为具身智能和辅助驾驶应用提供数据预处理、仿真数据生成、模型训练评估、机器人强化学习及仿真测试等全链路平台服务，旨在缩短物理AI应用的开发周期。 (来源: 量子位)
蚂蚁数科发布隐私保护AI新算法，推理效率提升百倍 : 蚂蚁数科推出创新的隐私保护AI算法，包括用于安全两方GBDT训练的Gibbon框架（速度提升2-4倍）和基于同态查找表的决策图推理技术（效率提升100-1000倍）。这些突破性进展解决了跨机构联合建模中“安全与效率”的两难困境，实现了高性能且隐私合规的数据协作。 (来源: 量子位)
Google推出“测试时扩散深度研究员”（TTD-DR）AI智能体 : Google推出TTD-DR，一款将研究写作建模为扩散过程的深度研究智能体。它通过迭代搜索和自我演化来起草和完善报告，模仿人类的研究方式。TTD-DR在长篇任务和多跳推理方面超越了OpenAI的Deep Research，展示了实现高质量研究自动化的可扩展方法。 (来源: omarsar0)
阿里云AI基础设施实现5倍算力增长 : 阿里云报告称，其AI计算能力同比增长5倍，存储能力增长4倍。目前，中国一半以上的大型基础模型公司和财富500强企业都在其GenAI平台上运行。这一快速扩展凸显了阿里云在AI基础设施领域的领导地位及其对推动AI发展的坚定承诺。 (来源: scaling01)
Google Photos安卓版新增AI对话编辑功能 : Google Photos安卓版用户现在可以通过与AI对话或发送文本指令来编辑照片。这项功能将先进的生成式AI能力直接集成到广受欢迎的消费应用中，简化了照片处理过程，并提升了用户体验的便捷性。 (来源: Reddit r/ArtificialInteligence)
MiniModel-200M-Base：高效小型LLM的里程碑 : MiniModel-200M-Base是一个200M参数的LLM，仅用一天时间在单个RTX 5090上从10B tokens数据中从头训练完成。该模型采用自适应优化器、Float8预训练和bin-packing等技术，实现了极高的训练效率，并在小型模型中展现出令人惊讶的能力，为本地AI实验提供了坚实基础。 (来源: Reddit r/LocalLLaMA)![MiniModel-200M-Base：高效小型LLM的里程碑](https://preview.redd.it/clbzeq0i82rf1.png?auto=webp&s=c59ab7ef00c8