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近期 2026 外滩大会上，北大助理教授杨灵关于「长程任务学习」的分享引发行业关注 —— 当 AI 从单次问答走向长周期复杂任务，模型如何从持续交互中积累进化。而在这份分享的合作研究标识中，Muchen AI 的名字赫然在列。
BAI资本成员企业Humanlaya（原壤智能）宣布完成由鼎晖香港基金领投的数亿元Pre-A轮融资，公司聚焦大模型后训练数据与评测，通过专家网络、高质量数据生产与Benchmark体系帮助模型提升在金融、法律、医疗等复杂专业任务中的能力。
过去评价一座数据中心，行业习惯看三个指标： 卡数、算力规模和PUE（电能利用效率）。
AI 距离真正的递归自我改进（RSI）还有多远？当前，AI 已开始参与数据生成、训练优化、工具迭代与结果验证，但参与研发，并不意味着已经具备持续改进自身的能力。它能够自主完成哪些环节，又如何将局部优化连接成持续、可靠的改进闭环？回答这些问题，需要回到具体的研究与实践，审视已有进展与尚待突破的瓶颈。
Anthropic宣布Claude在人类科学家仅提供高层次研究方向的情况下，自主搜索海量基因组数据库并发现了此前未被表征的酶系统ART（阵列关联逆转录酶），该系统具有类似CRISPR的重复DNA序列结构，可能成为新的基因编辑工具。
过去一年，AI数据市场经历了几轮剧烈的主题切换：从标准Coding到垂直行业，从合成蒸馏到真实场景，从任务够长就是好数据到什么任务值得解。需求每两个月刷新一次，供给侧的生存法则也在同步重写。在这个过程中，一些原本隐身于产业链深处的角色开始浮出水面——数商，就是其中之一。
AI数据创企Snorkel AI完成3.5亿美元E轮融资，估值达35亿美元，由Insight Partners和S32领投，其年化收入运行率已达3.75亿美元，较过去12个月增长18倍。
今年，AI 创业到底往哪里走，变得比过去更难判断。 模型公司不断向应用层下探，一些 To C 产品刚找到的功能，可能下一次模型更新就会被直接覆盖。另一边，机器人、世界模型等概念又速升温，越来越多创业公
两年前，一段机器人炒虾的视频在网上爆火。
就在刚刚，我们看到了不少令人意外的数据。