
PhysLDM 用隐空间扩散生成可变形物体仿真轨迹(在新窗口打开)
南洋理工大学与上海人工智能实验室提出 PhysLDM,用时空自编码器压缩形变轨迹,再由扩散模型一次生成整段运动。团队报告毫米级重建、跨物体迁移及可微材料参数反演结果,并比较生成式预测与确定性回归在复杂形变中的差异。
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南洋理工大学与上海人工智能实验室提出 PhysLDM,用时空自编码器压缩形变轨迹,再由扩散模型一次生成整段运动。团队报告毫米级重建、跨物体迁移及可微材料参数反演结果,并比较生成式预测与确定性回归在复杂形变中的差异。

寰宇心生(WorldMind)于成立当月完成数千万元人民币种子轮融资,元生资本为投资方,点石资本担任独家财务顾问,所融资金将用于神经认知世界模型研发、训练基础设施建设、多模态数据采集体系搭建及团队扩张。

以 LeWorldModel(LeWM)为例,它在规划时有一个重要瓶颈:每评估一条候选动作序列,模型都要一步步自回归 rollout。也就是说,LeWM 先预测下一步 latent,再把预测出的 latent 输入 dynamics model,继续预测下一步:

AI视频领域一笔超大额融资浮出水面。 8月17日,AI视频公司Higgsfield宣布完成4亿美元B轮融资,投后估值达到54亿美元(约合人民币364亿元)。 以今年1月刚刚超过13亿美元的估值计算,不到8个月,公司估值增长超过4倍。 本轮融资由DST Capital领投,Goldman Sachs Alternatives旗下Growth Equity、Tribe Capital、Intel Capital(英特尔投资)等机构参与,Accel、Menlo Ventures、GFT Ventures等老股东继续跟投。 与此同时,Higgsfield的年化收入(ARR)已经达到7亿美元,全球用户超

团队盯住的是一个很实际的问题:Agent 明明保存了项目计划,预算更新后却仍按旧版本行动;看过环境截图,下一步又忽略了画面里已改变的状态。它究竟是没记下来、没及时更新,还是找到了证据却没用上?

2026年7月,Spectro Cloud完成超过1亿美元D轮融资,估值跨过10亿美元。Goldman Sachs Alternatives继续领投,AMD、Ericsson、LG Technology Ventures和美国政府服务商Maximus一同入场。这家公司没有制造芯片,也不训练大模型。它处理的是一件更加琐碎、却让许多企业头疼的事:GPU买回来以后,怎样真正用起来。

LeCun念叨了好几年的JEPA,被160行代码给复刻了。GitHub上有个开发者,用极简单文件形式,用PyTorch把JEPA核心系列全部实现了一遍,从I-JEPA到LeWorldModel,五个变体一个没落,就为了——

今年4月,具身智能领域发生了一件看起来不大、但意味深长的事。

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