DrugCLIP 的价值不仅在于算力的飞跃，更在于其对全新靶点的硬核筛选能力。未来，DrugCLIP的广度筛选与OpenComplex2的深度模拟将形成合力，与科研产业生态合作伙伴深度协同，共同推进在肿瘤、感染性疾病、罕见病等领域的新靶点与First-in-class药物的发现，助力构建更智能、高效、普惠的全球药物创新生态。“DrugCLIP 大大提高药物发现的速度，不仅仅是时效的提升，更大的作用

近期，昇腾 AI 与 AI 芯片一体化评测引擎 FlagPerf 完成阶段性适配，共同推进 AI 硬件评测体系建立，赋能大模型技术创新能力提升，加速我国 AI 生态繁荣发展。

由于不同厂商的卡间互联协议不同，为了实现“英伟达芯片+其它AI芯片”高速互联，智源团队与天数智芯协作，优化天数智芯的iXCCL通信库，使其在通信元语操作上以及API接口上兼容英伟达NCCL，然后将框架编译链接到同一iXCCL通信库上，从而在用户和AI框架无感知的情况下实现异构算力芯片间高效通信，进而实现不同架构芯片混合训练。同时，为了加速多种AI芯片在大模型训练场景的使用，智源积极探索高效灵活的芯

通过进一步技术创新，加快生态使能、深化硬件架构感知、加速AI赋能研发，为自主算力生态的规模化成熟与产业化落地夯实基础

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RoboBrain 是智源研究院推出的面向真实物理环境的“通用具身大脑”系统，集感知、推理与规划于一体，构建了从大脑认知到小脑控制的完整技术体系，包括具身大脑基座模型RoboBrain 2.0、面向3D轨迹生成的RoboBrain-SpatialTrace、用于强化学习稠密奖励生成的RoboBrain-Dopamine、通用小脑VLA模型RoboBrain-X0 Pro，以及灵巧手基座模型Robo

顶级专家阵容，全景式拆解AI欺骗机制与防御体系。

RoboBrain 2.0以卓越的多模态感知、精细的空间推理及强大的长时规划能力，赋能机器人在具身环境中进行交互推理、多智能体协作及高效任务规划，助力复杂物理场景的智能感知与决策。通过这一阶段的训练，模型能够生成推理链，支持复杂任务的逐步推理和决策，从而在具身情境中实现更高效、更准确的推理和规划能力。：整合标准视觉问答、区域级查询、OCR视觉问答及多轮视觉对话，优化语言表达的多样性与语义一致性，通

DiDA 将传统的串行逐 token 生成过程，转变为一个多步并行的预测过程，在不牺牲性能的前提下，将每张图片的推理速度提升了近 20 倍，首次使自回归模型的生成效率媲美顶尖的闭源扩散模型。作为悟界·Emu 系列的最新成员，Emu3.5 延续了将图像、文本和视频等多模态数据统一建模的核心思想，并实现了从“下一Token 预测”（Next-Token Prediction）到“下一状态预测”（Nex

为此，团队设计了一套粗到精的联合迭代优化策略，将尺度恢复融入端到端位姿估计流程，先快速初始化位姿（粗对齐），再通过迭代优化最终达到毫米级精度（精对齐）。当先验信息缺失（如无CAD模型、无多视角数据）时，系统不再被动等待理想输入，而是主动“生成-对齐”，利用生成式 AI 补全物体的完整3D结构，并通过几何与尺度的联合优化，将其精准锚定在真实空间中。实验过程：左列为锚点图像，中列为生成的 3D 模型，