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上周我去参加了一场在旧金山举办的 robotics meetup，主办方是 Silicon Valley Robotics 和 Nomadic AI，地点在 717 Market Street。说实话，我去之前没有太高的预期，觉得这类活动大概就是几个人站着聊天喝酒，讲几个 demo 然后散场。但五个演讲下来，我发现我想多了。
瞄准这类 “看起来做对了，物理上却没完成” 的失败。破晓智能（PHANES AI）创始人、哈工大（深圳）长聘教授杨朔及其团队发布了最新论文 TouchWorld: A Predictive and Reactive Tactile Foundation Model for Dexterous Manipulation。
来自清华大学与腾讯的研究者提出了 Generalizable Predictive Prompt Selection（GPS）。GPS 的做法很直接：先训练一个小型、可泛化的 Prompt Predictive Model（PPM），让它预测不同 prompt 在当前模型下的难度；再根据难度和 batch 多样性选择训练样本，从而减少无效 rollout。
2026年5月28日，Nature通讯发表了题为 《Multimodal deep learning model for AI-based functional prognostic risk stratification in patients undergoing radical nephrectomy》 的论文。
2026年6月17日，Nature 刊登了一项里程碑式的研究，来自海德堡大学医院的研究团队开发了一个名为MIRA（Medical Intelligence for Reasoning and Action） 的自主医疗AI智能体。
近期Radical AI 的 CEO Joseph Krause接受了一次深度访谈，在访谈中，他揭开了现在资本热炒的 “AI for Science” 的虚假外衣。如果你以为搞材料研发只要像生物制药一样，用大模型在云端“跑个分”就能大力出奇迹，那这期节目会给你狠狠上一课，你会发现，真正的材料学 AI 护城河，离我们简单的想象差了十万八千里。
AI画图巨头突然杀入医疗圈！60秒泡个澡就能完成全身扫描，0.5毫米精度碾压CT和MRI，4PFlops的算力怪兽，让医疗行业今夜无眠。最惊人的是，Midjourney的终极目标竟是延长人类寿命，消灭全球30%的死亡。
搞AI绘画的Midjourney，要干上Spa了？？？
近日，来自英国南安普顿大学（University of Southampton）和广州大学的研究者团队提出 SlaClip，一种用于差分隐私随机梯度下降（DP-SGD）[1] 的自适应梯度剪裁方法。
最大生物学AI模型Evo2的幕后团队，要把所有生物信息整合到一套AI里！