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上海AI实验室发布创新ViraHInter模型 提升抗病毒药物研发效率
关于上海 AI 实验室发布创新 ViraHInter 模型，提升抗病毒药物研发效率的文章
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国产大模型Qwen3.6-35B-A3B正式开源，聚焦高效率与多模态思考能力提升
国产大模型Qwen3.6-35B-A3B正式开源，该模型采用创新的MoE架构，实现350亿总参数下仅需激活30亿参数的极致推理效率。其在编程、Agent任务及多模态思考方面表现优异，尤其在空间分析和复杂逻辑处理上极具优势，且已深度兼容主流Agent框架，是开发者本地部署高性能AI底座的理想选择。
Moonshot AI联合清华大学发布PrfaaS架构，破解大模型算力瓶颈
Moonshot AI与清华大学联合发布了PrfaaS（预填充即服务）架构，旨在破解大模型推理中的算力瓶颈。该架构通过解耦预填充与解码阶段，将计算密集型任务卸载至专用集群，并配合双时间尺度调度机制优化资源利用。实测显示，该方案可提升54%的服务吞吐量并显著降低延迟，为未来跨地域算力网络的构建和AI工业化应用奠定了坚实的技术基础。
NVIDIA 开源 Lyra 2.0：单张图片可生成可行走 3D 世界，解决长视频“空间遗忘”和“时间漂移”问题
NVIDIA Research正式开源Lyra 2.0框架，实现从单张图片生成大规模、可自由探索的3D世界。该框架通过空间记忆机制和自增强训练策略，有效解决了长视频生成中的“空间遗忘”与“时间漂移”难题。Lyra 2.0支持实时渲染与机器人仿真，能生成高质量的3D高斯溅射或网格模型，为物理AI、游戏开发及虚拟环境构建提供了高效的资产管道。
Moonshot AI与清华大学提出跨数据中心PrfaaS创新架构
本文介绍了 Moonshot AI 与清华大学提出的 PrfaaS（预填充即服务）架构：将大模型推理中的预填充与解码阶段跨数据中心解耦，借助专用计算集群与以太网传输 KVCache，突破传统同中心部署瓶颈。研究显示该方案可将吞吐量提升54%，并通过分层路由与双时间尺度调度降低延迟、提升资源利用率。
AI与机器人联手应用于颌面创伤急救 手术时间缩短31% 并发症减少42.3% 术前规划仅需4分钟
文章介绍了HoloTrauma 3X在颌面创伤急救中的突破：通过“视觉模型+大语言模型+机器人”三元协同，将传统近50分钟的急诊手术规划压缩至约4分钟，并在多机构大样本验证中实现更高精度。临床数据显示其可显著缩短手术与气道救治时间，降低术中并发症，提升急危重症救治效率与预后。
18家顶尖具身智能力量集结，RoboChallenge打造全球最大具身模型竞技场
RoboChallenge完成第二批生态扩容，新增8家头部企业，进一步强化算力、仿真、硬件与算法协同能力。平台已累计超4万次真机测试，构建从提测到结果发布的评测闭环，并通过Table30 V2提升任务难度，推动具身智能评测标准化、国际化与真实场景落地。
仿生外骨骼肌腱可自主调节力道，相关研究登上《Science》子刊
香港中文大学与港科大团队在《Science Advances》提出仿生外骨骼肌腱ExoTendon，模拟高尔基腱器官实现实时力感知与闭环调控，破解人工肌肉“只会发力不会感力”的难题。该技术可刺绣成智能肌腱布，抗干扰、可扩展，并在中风患者髋关节外骨骼中显著提升低输入下的步态平衡与行走表现。
阿里开源Qwen3.6-35B-A3B：30亿激活参数实现编程能力跨越式升级
阿里千问开源MoE模型Qwen3.6-35B-A3B，以350亿总参数、30亿激活参数实现高效推理，在多项编程基准中超越Qwen3.5-27B并领先前代模型。其多模态与空间感知能力同样突出，已接入Qwen Studio与百炼API，展现“小参数、高智能”在智能体编程落地中的关键价值。
Science Robotics：深度域适应技术大幅降低外骨骼数据标注成本
佐治亚理工在《Science Robotics》提出基于CycleGAN的深度域适应框架，以生物力学模拟传感器为“桥梁域”，将开源人体数据迁移到外骨骼控制任务中，将高成本标注数据需求降低95%。在多任务与实机测试中，半监督/无监督模型仍实现接近最优性能，并显著降低代谢成本，验证了方法的工程实用性。
谷歌开源医疗AI模型MedGemma 1.5：从识别平面图像到理解3D影像
谷歌开源MedGemma 1.5，核心突破是从2D走向3D医疗影像理解，支持CT/MRI、病理全视野切片、胸片定位及多时点病情对比，并显著提升电子病历解析能力。在参数规模不变下，多项指标大幅提升，展现高效医学多模态潜力，但仍需面向具体临床场景进行微调落地。
