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NAMVIS提出无扩散多视角合成框架，推理速度超扩散基线3倍

一篇来自 Hugging Face Papers 的论文提出 NAMVIS，用几何条件的下一尺度自回归替代扩散去噪，在稀疏视角多视角图像合成中实现比扩散基线更快的推理速度。目前该工作仅为论文摘要，尚未核验全文实验和产品化能力。

法国 AI 基础设施公司 Sesterce 计划在芬兰中部 Jämsä 的旧造纸厂址投资超过 100 亿欧元，建设 AI 数据中心园区，第一阶段 200MW 将于今年开工，并计划未来在芬兰累积超过 1GW 的 AI 算力。

阿里巴巴集团董事长蔡崇信在意大利 Wave by Vento 2026 活动上表示，未来五年 AI 将从显性话题转变为融入各业务的隐性基础设施，知识工作者生产力是确定性最高的应用场景，对应 TAM 约 50 万亿美元。

谷歌发布首个原生多模态开源嵌入模型 EmbeddingGemma2，参数 740M、内存占用不到 600MB，可在手机等设备离线完成图片、音频、视频和文本的跨模态检索。值得关注的是，它把 AI 搜索从云端重新拉回本地设备。

alphaXiv 上公开的论文 RoboRender 提出用机器人导向的视频生成模型，把模拟器里的轨迹转成写实 RGB 视频再训练策略，使机器人在真实抓放、开门和移动操作中实现零样本部署，平均成功率达到 71%。

德国环保搜索引擎 Ecosia 宣布结束与法国 Mistral 的合作，转向包括中国开源模型在内的多种开源方案。这家曾把 Mistral 视为“欧洲 AI 自主”样板的企业，不到半年就因性能、稳定性和价值观分歧而分手。

机器人操作策略 VPP2 改变中间目标，让模型先预测完整操作事件的视觉未来，再据此生成动作，在真实 ALOHA 零样本任务中平均成功率达到 58.5%，比 π0.5 高出 18.5 个百分点。

alphaXiv 上的一篇论文提出，不需要让基座模型从零跑完整编码智能体任务，只需用它回放成功轨迹中的“决定性动作”，就能预测哪个基座检查点值得做昂贵的智能体后训练。

新论文提出 PhysEvo，在不更新模型权重的前提下，让一个任务 agent 与一个元 agent 通过轨迹诊断、工具修订和自我改进，把机器人操控成功率从直接调用 Astra 的 1.25% 提升到 55%，并在真实机器人上达到 84%。

产品人Peter Yang在X发帖称，AI已经解决了图像、音乐和视频生成问题，接下来将解决游戏；但评论区普遍质疑游戏的可玩性、留存和连续性远比生成短视频难得多。