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Polymathic AI 联合研究团队提出了一个以 Transformer 为核心架构、主要面向类流体连续介质动力学的基础模型 Walrus 。 Walrus 在预训练阶段覆盖了 19 种高度多样化的物理场景，涵盖天体物理、地球科学、流变学、等离子体物理、声学以及经典流体力学等多个领域。结果表明，无论在下游任务的短期预测还是长期预测中，Walrus 均优于此前的基础模型。

内测体验持续招募中，最高可得¥200

「HyperAl 超神经为大家整理了 1.26-1.30 期间一系列极具价值且应用广泛的教程和数据集，涵盖智能体、计算机视觉、 TTS 等多个领域~」

1.26-1.30 AI 论文精选

机器人初创公司 Skild AI 完成 14 亿美元 C 轮融资，估值超 140 亿美元。这笔融资由日本软银集团领投，Nvidia 旗下 NVentures 、 Macquarie Capital 、亚马逊创始人杰夫·贝佐斯的 Bezos Expeditions 等战略投资者参与，三星、 LG 、施耐德电气、 Salesforce Ventures 也悉数在列。

Basecamp Research 、英伟达及多所顶尖学术机构组成的联合研究团队，共同构建了 EDEN 系列宏基因组基础模型，通过从海量跨物种、关联环境信息的自然进化数据中学习，首次系统性地提炼出生物设计的深层「语法」与通用原则。

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加州大学的研究团队在标准硅光电二极管表面设计了特殊的光子捕获纹理结构（PTST），并引入了一个抗噪性强的全连接神经网络。该网络能够直接从器件测量的光电流信号中，智能地计算并重建出原始光谱。这种方法不仅使光谱仪在长波长下实现了更高的信噪比，其综合性能也超越了传统硅基光谱仪。

「HyperAl 超神经为大家整理了 1.12-1.16 期间一系列极具价值且应用广泛的教程和数据集，涵盖智能体、计算机视觉、 TTS 等多个领域~」

1.19-1.23 AI 论文精选

本文系统整理了一批具身智能相关的高质量数据集、在线教程、论文，为进一步学习和研究提供参考，欢迎前往 hyper.ai 探索更多优质资源！

来自德国歌德大学的研究团队基于度量学习对「人类 E3 连接酶组」进行了分类，整合了多层次数据，包括蛋白序列、结构域组成、三维结构、功能以及表达模式。这一方法扩展了 E3 酶的传统分类（RING 、 HECT 和 RBR 类），涵盖了非典型机制，成功解释了功能分区，区分了多亚基复合物与单体酶，并将 E3 酶映射到底物及潜在药物作用靶点。

耶鲁大学研究团队近期提出 MOSAIC 模型，将通用大语言模型转化为一个由众多专业化学专家构成的协作系统，通过专业分工有效抑制模型幻觉，提供可量化的不确定性评估，实现了从反应描述到完整实验方案的系统生成，有望在药物发现、材料开发等领域实质性地提升科研效率。

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清华大学与芝加哥大学研究团队基于 1980—2025 年间 4,130 万篇自然科学论文与 537 万名科学家的超大规模数据，系统评估了 AI 工具对科学研究的真实影响。研究发现，AI 显著提升了个体科研产出与学术影响力，却在集体层面导致知识空间收缩、学术互动趋于集中。通过语言模型识别 AI 研究、引入「知识广度」等创新指标，论文揭示了 AI for Science 背后被忽视的结构性代价，为理解 AI 如何重塑科研生态提供了关键证据。

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来自普林斯顿大学和科罗拉多矿业学院的联合研究团队提出了一种基于机器学习的高效预测方法，利用大语言模型直接从 MOFs 的结构序列预测自由能，从而显著降低计算成本，实现高通量、可扩展的 MOFs 热力学评估。

为了更好地完善 HyperAI 的产品体验与核心能力，我们正式启动新一轮内测体验计划，希望邀请一部分真实用户，体验平台能力、一起打磨产品细节。 💻 如果你有长期使用云平台、 GPU 算力的需求，🙋‍♀️ 如果你有技术背景 […]

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2025 年，AI 行业的叙事逻辑正在发生暴力拆解。当千亿美金的资本支出（CapEx）撞上增长乏力的营收账本，关于「泡沫」的审判席位已经坐满。从 Alphabet 蒸发的 2,000 亿市值到 ChatGPT 惊人的亏损黑洞，技术似乎正在被迫向务实主义低头。

麻省理工学院与哈佛大学联合团队提出的基于人工智能的端到端设计流程——CleaveNet，正是为了应对这一挑战。该流程通过预测模型与生成模型的协同工作，旨在彻底改变蛋白酶底物设计的现有范式，为相关基础研究与生物医药开发提供全新的解决方案。

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2025 Meet AI Compiler 第 8 期技术沙龙于 12 月 27 日在上海创智学院圆满收官。

成立于 2023 年的具身智能公司 FieldAI ，在不到两年时间内完成了超过 4.05 亿美元融资，投资阵容包括：贝佐斯、英特尔、英伟达、比尔盖茨、三星等。团队核心成员来自 NASA JPL 、 DeepMind 、特斯拉、 SpaceX 等头部企业，致力于打造能够跨不同类型机器人和适配各种环境的「通用机器人智能大脑」。

HyperAI 超神经为大家整理了 12.29-1.2 期间一系列极具价值且应用广泛的教程和数据集，涵盖 3D 视觉、具身智能、 OCR 等多个领域~

CES 2026 在美国拉斯维加斯拉开序幕，在刚刚结束的 NVIDIA Live 中，黄仁勋进一步介绍了引入 5 项创新的 Rubin 平台，并发布了多项开源成果。

英伟达研究院联合华盛顿大学的研究团队推出了一种长距离蒸馏方法，其核心思路是利用擅长生成真实大气变率的自回归模型作为「教师」，再用这些数据训练一个概率化的「学生」模型，仅需单步计算即可生成长期预报，既避免了迭代误差累积，也绕过了复杂的数据校准难题。

电价上涨、电网排队、地方政府限电、数据中心审批放缓，在生成式 AI 重塑人类生产力之前，种种现实约束正在逼迫科技公司解决一个更原始的问题：谁来为这场智能革命持续供电？

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