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Sword Health获4000万美元融资，估值达40亿美元，IPO计划推迟至2028年
AI驱动的数字健康初创公司Sword Health以40亿美元估值完成4000万美元融资，较去年30亿美元估值上涨33%。尽管公司现金流为正，CEO表示融资主要用于更新估值和战略收购。公司从虚拟物理治疗师起步，现已扩展至盆底健康和心理健康服务。CEO原计划2025年IPO，但现推迟至2028年，希望在多个医疗垂直领域建立规模化业务后再上市。
红杉投资的Crosby推出AI驱动的新型律师事务所
法律科技初创公司Crosby刚刚完成由红杉资本领投的580万美元种子轮融资，正式走出隐身模式。该公司不仅为律师开发AI软件，更是一家真正的律师事务所，利用AI技术以前所未有的速度提供法律服务。Crosby主要为初创公司提供合同审查服务，承诺在AI软件和人工监督下，可在一小时内完成新客户合同审查，未来有望缩短至几分钟。公司已为Cursor、Clay等快速成长的初创企业审查了超过1000份客户合同。
建筑公司发布"首个完全由AI设计的数据中心"项目
Cove Architecture完成了业内首个完全采用AI驱动流程设计的数据中心项目，这座1万平方英尺的设施仅用30天就完成了传统需要数月的设计工作。该项目位于科罗拉多州，PUE值达到1.2，集成了AI设计的太阳能阵列、智能水循环系统和农光互补系统。AI平台能够快速测试和优化配置，将原本需要数周的分析缩短至几分钟，实现了能源计算的统一优化。
复旦大学新方法：让AI训练像调配鸡尾酒一样简单，无需试错就能找到最优数据配方
复旦大学研究团队开发了Domain2Vec方法，通过将数据集分解为260个"元域"特征，实现了无需试错就能找到AI训练最优数据配比的突破。该方法仅用传统方法0.26%的计算资源就能达到同等效果，在验证集上性能提升2.83%，为AI训练提供了科学化的数据配比方案，有望大幅降低AI开发门槛和成本。
蚂蚁集团包容性AI团队重磅发布Ming-Omni：首个媲美GPT-4o的开源全能AI模型
这项由蚂蚁集团包容性AI团队完成的研究发布了Ming-Omni，这是首个媲美GPT-4o的开源多模态AI模型。该模型能够同时处理文字、图像、音频和视频，并具备语音和图像生成能力。采用MoE架构和模态特定路由器，仅需激活2.8B参数就能达到与7B参数模型相当的性能。在多项基准测试中创造新纪录，特别是在语音理解、图像生成和多模态融合方面表现突出。
麦吉尔大学提出颠覆性理念：为AI定制网页，而非让AI适应现有网页
麦吉尔大学研究团队提出颠覆性理念，认为应该为AI设计专门的网页接口，而非让AI适应现有人类界面。当前AI助手处理网页时面临效率低下、成本高昂和安全风险等问题。研究提出"智能体网页接口"概念，通过六大设计原则和具体实施建议，为AI创造更安全高效的网络环境，需要整个机器学习社区共同参与这一变革。
清华大学提出MoveGCL：不用共享数据也能训练"全球通"人工智能出行模型
清华大学提出MoveGCL框架，首次实现在完全不共享敏感出行数据的前提下，多城市协作训练全球通用人工智能出行预测模型。该技术通过生成虚拟轨迹传递知识，结合混合专家系统和渐进式学习策略，在六个美国主要城市的测试中展现出优异性能，为隐私保护下的协作学习提供了新范式。
Mistral AI首次推出推理模型Magistral：纯强化学习训练让AI学会"深度思考"
Mistral AI首次推出推理模型Magistral，采用纯强化学习训练让AI学会深度思考。该模型在数学推理能力上提升近50%，能够展示完整思考过程，并意外获得多模态推理能力提升。研究团队开源了Magistral Small模型，为AI推理能力发展开辟新路径，证明了强化学习在培养AI思维能力方面的巨大潜力。
中东北非地区为何能引领下一轮数据中心增长浪潮
生成式AI的兴起推动全球数据中心需求激增，微软和亚马逊等科技巨头2025年资本支出预计达1550亿美元。然而电力供应成为关键瓶颈，运营商正寻求新的建设地点。中东北非地区凭借现代化电网、地理位置优势和充足资本成为热门选择。阿联酋和沙特在数字化转型中领先，该地区在电力、连接性和监管环境方面具备优势，有望成为全球数据基础设施中心。
基础设施与治理是生成式AI采用的关键
NTT Data亚太区CEO约翰·隆巴德指出，许多生成式AI概念验证项目因基础设施不足和缺乏完善治理而无法规模化部署。研究显示90%的企业正在审查现有基础设施，包括网络、存储和安全系统，这些都需要现代化改造才能支持大规模AI应用。企业对话正从生成式AI转向智能体AI，后者能自主执行复杂任务。
豆包电脑版上线AI播客功能，支持一键生成播客
据悉，6月17日，豆包电脑版已全量上线AI播客功能。用户上传PDF或网页链接后，可一键生成双人对话的播客节目，语音效果高度拟人，对话流畅、自然。
制药业在价值链中部署AI，数据仍是挑战
尽管谷歌AlphaFold在2021年带来突破，但医药AI发展正面临数据瓶颈。在BIO 2025大会上，业界领袖指出，AI在蛋白质领域成功源于丰富的历史数据，而临床试验等领域数据稀缺成为主要挑战。医药公司正将AI应用于研发全链条，从靶点识别到临床试验优化，但需要专业团队和数据支撑。行业合作模式也在转变，从服务供应商关系转向深度合作伙伴关系。专家提醒，AI应用需平衡速度与质量，确保程序的严谨性。
AI促使领导者重新发现缺失的人文要素
随着AI快速重塑商业格局，企业领导者被迫重新审视人性化管理的价值。长期以来，管理者专注于数据优化和效率提升，却忽视了信任、创造力、同理心等人文要素。AI的发展并非威胁人性，而是提供了重新平衡的机会。混合智能结合人工智能与人类智慧，创造出更可持续、创新和可信的结果。领导者需要培养双重素养：既要理解AI技术能力，更要深刻认识人性化管理的独特价值，从而打造真正服务于人类福祉的组织。
哈工大团队打造会玩Minecraft的全能AI管家：从规划到行动样样精通
哈尔滨工业大学团队开发的Optimus-3是首个在Minecraft环境中具备完整认知能力的AI系统，能够同时处理感知、规划、行动、定位和反思五大任务。该系统采用专家混合架构和任务级路由机制，有效解决了多任务学习中的干扰问题，并通过多模态推理增强强化学习显著提升了视觉相关任务的表现。实验结果显示，Optimus-3在各项任务上均超越了现有最先进系统，为通用人工智能的发展提供了重要技术路径。
香港科技大学团队重新定义海报设计：让AI像艺术家一样创作完美海报
香港科技大学团队提出PosterCraft统一框架，通过四阶段训练流程实现高质量美学海报端到端生成。该方法摒弃传统模块化设计，采用整体性创作思路，在文字准确性和视觉美感方面显著超越现有开源模型，接近商业系统水平，为AI创意设计领域带来重要突破。
新加坡国立大学研究：什么样的提示词能让AI更聪明？揭秘人机对话的21个黄金法则
新加坡国立大学研究团队通过分析150多篇相关论文，首次建立了评估提示词质量的21属性框架。研究发现当前提示词研究存在严重不平衡，某些模型和任务被过度关注。通过969个高质量提示词样本分析，团队发现属性间存在强关联性。实验显示单一属性优化往往比多属性组合效果更佳，且用属性增强数据训练的模型表现显著提升。
宾州大学团队推出LAMP-CAP：让AI学会"读懂"学者写作风格的图表说明生成神器
宾州大学与Adobe联合推出LAMP-CAP数据集，首次实现多模态个性化图表说明生成。通过分析同一论文中的参考图表，AI能学习作者独特写作风格。实验显示，视觉信息对个性化效果贡献巨大，参考资料越相似效果越好。这项研究为学术写作助手开发奠定基础，预示着未来AI将更好地适应个人表达习惯。
上海人工智能实验室开发VRBench：首个专门评估AI看长视频推理能力的测试平台
这项由上海人工智能实验室、南京大学和中科院深圳先进技术研究院联合完成的研究，开发了全球首个专门测试AI长视频推理能力的评估平台VRBench。该平台包含1010个多语言长视频和超过9000个多步推理问答对，创新性地采用双重评估机制，既测试AI的答案准确性，也评估推理过程质量。测试结果显示，即使是最先进的AI模型在复杂视频推理任务上仍存在显著不足，特别是推理过程的可靠性方面。
掌握AI智能体的11个最佳在线课程
下一波数字化转型浪潮由智能体AI驱动。与简单回答问题或生成内容不同，AI智能体能够以最少的人工干预执行复杂的多步骤任务。它们可以执行从日常任务协助到创建和自动化新业务流程的广泛任务。最好的是几乎任何人都能做到这一点，因为智能体可以使用与ChatGPT交互相同的无代码自然语言过程来构建。
MiniMax-M1开源模型发布：百万级上下文窗口与超高效强化学习
中国AI初创公司MiniMax发布最新开源大语言模型MiniMax-M1，采用Apache 2.0许可证，支持商业应用。该模型拥有100万输入token和8万输出token的超大上下文窗口，采用创新的混合专家架构和强化学习技术。训练成本仅53.47万美元，计算效率比DeepSeek R1高75%。在数学竞赛等基准测试中表现优异，为企业提供了高性能、低成本的AI解决方案。
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