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近日，具身智能数据基础设施公司元点科技（SCALEFORCE）完成数千万元人民币融资，投资者包含国内顶级具身智能产业方、恒旭资本和凯联资本。本轮融资将主要用于元点科技物理AI操作系统MatrixOS技术迭代、大规模数据生产网络建设及团队扩展，加速成为全球领先的具身智能数据基础设施公司。
刚读了一篇 AI4AI 论文《AI4AI at Scale》，来自 XYZ Agentic Team。还是第一次听到这个 Lab。他们用 AI4AI 的方式做出了两个很强的搜索 agent，也公开了方法。借这篇 paper 讲讲 AI4AI 到底怎么工作，下面尽量少堆术语。
近日，围绕搜索、推荐、广告等核心业务中的大规模向量检索成本与性能问题，小红书引擎架构团队在 OSDI 2026 会议上发表了论文《The Clustering Strikes Back: Building Cost-Effective and High-Performance ANNS at Scale with HELMSMAN》。
今天分享一家很新的公司，Mecka AI，Mecka AI 是一家给机器人公司提供训练数据的公司。更具体一点，Mecka AI 做的是“人类动作数据”。也就是说，Mecka 做的事情很像“机器人时代的 Scale AI”。
一篇发表于 2015 年的论文《LINE: Large-scale Information Network Embedding》被授予 Seoul Test of Time Award（时间检验奖）。这篇由国际知名 AI4S 科学家、Mila 终身教授、百奥几何公司创始人唐建博士领衔
具身智能领域新星OriginFlow（渊澈太初）宣布接连完成天使轮、战略轮、Pre-A1轮多轮融资，累计融资总额超5亿元人民币。创始人秦深涛，25岁。本科毕业于哈尔滨工业大学，目前是清华大学博士生。2025年创业，他率先提出并落地NeuroScale数据采集范式，以非侵入式运动神经接口为核心入口，为机器人采集长期缺失的物理交互数据。
Meta 发布了一项令人震撼的研究工作 VLM³，首次揭示了三维视觉学习的 Bitter Lesson：标准的视觉语言模型 + scale 数据就是最简单有效的范式，针对特定任务的架构、损失函数以及数据增强的设计，甚至是 regression 的 formulation，均不是三维视觉学习的必要条件。
编辑｜Panda 数学正在迎来 AI 革命。 最近几个月尤为明显。比如，就在前几天，Google DeepMind 新论文宣布其最新系统 AlphaProof Nexus 在一次自主运行中，解决了 3
数学界尘封32年的拉姆齐数经典难题被打破！浙大校友王宜平借助自研AI框架ScaleAutoResearch-Ramsey，成功将拉姆齐数R(3,17) 下界从92提升至93，终结了自1994年以来长期停滞的纪录。
具身数据层的全球竞赛正在迅速升温。NVIDIA Research在2026年发布EgoScale数据与训练框架，在Ego-centric人类操作视频上训练VLA模型，用 20,854小时带动作标注的第一人称人类视频，观察到数据规模和验证损失之间接近对数线性的scaling law。1X收集人类第一视角及家庭行为数据，通过 Sunday项目采集百万小时级家庭场景视频。