多流数据AI革新：从私教到外援
AI技术进展及应用摘要：AAAI 2026推出新方法应对多流数据挑战；MOVA发布TPEAK新品，将AI融入耳机；“AI猎头”获投资；视频世界模型取得突破；特斯拉Model 3实现FSD横穿美国；英伟达和AMD涨价；Mastodon等新应用涌现；LG新派对扬声器使用AI；AI趋势分析及行业预测
给多流数据配「私教+外援」，漂移来了也不慌
在智慧城市、社交媒体、工业物联网等真实开放动态环境中，数据往往以多流形式并发产生。悉尼科技大学（UTS）澳大利亚人工智能研究院（AAII）提出了一种全新的漂移感知协作辅助混合专家学习框架 —— CAMEL (Collaborative Assistance Mixture of Experts Learning)。该框架巧妙地将混合专家模型（MoE）引入流式学习，通过“私有专家”与“辅助专家”的协作机制，以及自动化专家生命周期管理，完美解决了异构多流学习中的关键问题。该工作已被 AAAI 2026 接收为 Oral 论文。
MOVA TPEAK新品发布，将智能云域声学与AI助手融入OWS耳机｜最前线
MOVA TPEAK推出的Clip Pro耳夹耳机，采用了一种将“专业声学”、“舒适穿戴”与“移动AI”深度融合的思路。硬件上，其核心是三磁潮汐声学架构和定向泄声腔体，实现了声音能量更精准地聚焦于耳道，减少漏音的同时保证了声音的饱满。算法层面，产品通过动态头部追踪与空间音频算法，使声场能随头部动作自然变化。在通话场景下，4麦阵列+双VPU骨传导传感器组成的AI骨气融合降噪系统，解决了开放式耳机在嘈杂环境中拾音的关键痛点。MOVA TPEAK将Clip Pro从音频播放器升级为个人AI助理终端。
瞄准海外招聘市场痛点，这款“AI猎头”应用获媒体巨头贝塔斯曼投资
亚洲初创企业NGA宣布，旗下的人工智能招聘平台HelloBoss完成A轮融资，由贝塔斯曼集团通过BAI资本投资，资金将主要用于AI Agent及前后端产品等技术研发、全球市场拓展以及多个岗位的人员扩张。HelloBoss平台已上线超过50万个在线职位，客户包括阿里巴巴、SHEIN、DIOR、希尔顿、谷歌、日立、罗森、三得利等全球企业。
特斯拉FSD首次横穿美国，Model3实现1万英里零干预
David Moss成功实现世界上首次美国西海岸到东海岸的全自动驾驶之旅，成为世界上第一个连续驾驶特斯拉FSD行驶10000英里的人。他使用FSD V14.2从洛杉矶出发，历时2天20小时，行驶了2732.4英里，最终抵达南卡罗来纳州的Myrtle Beach。整个过程零干预，甚至包括所有停车和在Tesla超级充电站充电的环节都没有人为接管。马斯克转发并回复“Cool。”特斯拉AI主管Ashok Elluswamy称赞道：“这是世界上首次全自动海岸到海岸驾驶，感谢David Moss！”
OpenAI合并内部团队以解决音频AI准确性差距
OpenAI正在加强其音频模型的研发，以支持未来的ChatGPT硬件。为了在ChatGPT硬件上实现语音交互，OpenAI计划合并内部团队以解决音频AI准确性差距。
OpenDataArena全面升级版正式上线，四大核心模块重构数据价值评估新格局
上海人工智能实验室发布首个全面、公正的后训练数据价值评测平台—OpenDataArena (ODA)。平台包含数据价值排行榜、数据血缘探索器等四大模块，旨在将数据选择从“盲目试错”转变为严谨科学。ODA平台已经从初版仅仅只有文本数据的评测，扩展到了多模态数据集的质量评测，并以最先进的Qwen3-VL作为真实训练的基准模型。
DeepSeek发布mHC，流形约束超连接开启架构新篇章
DeepSeek发布了一种名为mHC的新架构，旨在解决传统超连接在大规模模型训练中的不稳定性问题。mHC通过将传统Transformer的单一残差流扩展为多流并行架构，并利用Sinkhorn-Knopp算法将连接矩阵约束在双拟随机矩阵流形上，成功解决了超连接（HC）在大规模训练中因破坏恒等映射属性而导致的数值不稳定和信号爆炸问题。
Equity的2026年预测：AI代理、大型IPO和未来的VC
TechCrunch的Equity团队预测，2026年将是AI代理、大型IPO和未来VC的重要一年。今年，AI工具的实验已经开始，投资者预测企业将开始挑选赢家。Meta刚刚收购了Manus，这是一个大家都在谈论的AI创业公司。
Drift-aware Collaborative Assistance Mixture of Experts for Heterogeneous Multistream Learning
悉尼科技大学（UTS）澳大利亚人工智能研究院（AAII）提出了一种全新的漂移感知协作辅助混合专家学习框架 —— CAMEL (Collaborative Assistance Mixture of Experts Learning)。CAMEL巧妙地将混合专家模型（MoE）引入流式学习，通过“私有专家”与“辅助专家”的协作机制，以及自动化专家生命周期管理，完美解决了异构多流学习中的关键问题。
mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections
DeepSeek提出了一种名为mHC的新架构，旨在解决传统超连接在大规模模型训练中的不稳定性问题。mHC通过将传统Transformer的单一残差流扩展为多流并行架构，并利用Sinkhorn-Knopp算法将连接矩阵约束在双拟随机矩阵流形上，成功解决了超连接（HC）在大规模训练中因破坏恒等映射属性而导致的数值不稳定和信号爆炸问题。
视频世界模型新突破：AI连续生成5分钟，画面也不崩
上海人工智能实验室联合复旦大学、南京大学、南洋理工大学S-Lab等单位提出了LongVie 2——一个能够生成长达5分钟高保真、可控视频的世界模型框架。通过三阶段递进式训练策略，LongVie 2能够全面解决生成视频在长时间尺度上保持结构、行为与物理规律一致性的挑战。
LLMs could serve as world models for training AI agents, study finds
新研究显示，大型语言模型可以学习模拟环境，提供一种解决自主AI代理训练瓶颈的潜在解决方案。LLMs能够学习模拟环境，有望在训练AI代理时提供一种新的方法。
