OpenAI前首席技术官Mira Murati创立的AI初创公司Thinking Machines Lab宣布完成20亿美元种子轮融 资，投后估值达120亿美元，成为硅谷史上最大规模的初期融资之一。 据英国《金融时报》最新报道，本轮融资由知名风投机构Andreessen Horowitz领投，芯片巨头英伟达、 AMD，以及风投公司Accel和量化交易公司Jane Street等参投。值得注意的是，这家公司对其具体业务 内容仍保持高度神秘。 Murati表示，公司将在未来"几个月内"发布产品，该产品将包含"开源组件"，旨在帮助研究人员和初创 公司开发定制化AI模型。她强调，公司正在构建"多模态AI，它能以人与世界自然互动的方式运作—— 通过对话、视觉以及我们协作的复杂方式"。 该公司已开始招聘，在硅谷激烈的AI人才竞争中积极扩充团队。Murati在宣布融资的同时发布了招聘链 接，显示公司正处于快速扩张阶段。 Thinking Machines Lab已经招募了多名来自OpenAI的前员工，以及来自谷歌、Meta和Mistral等竞争对手 的人才。 明星创始人背景助力融资 36岁的Mira Murati在AI界拥 ...

中国软件市场AI发展趋势 - 中国软件市场在2025年二季度延续AI原生应用的强劲发展势头，AI厂商正从基础集成阶段向使用特定用例的更高级别LLMs过渡 [1] - 智能代理（AI Agent）、多模态AI模型和模型部署成为行业三大核心增长引擎 [1] AI智能体发展 - AI智能体从概念快速演进为可商业化产品，成为企业和知识工作者的新型用户界面，具备自主规划和工作流完成能力 [1] - 私营公司Manus在2025年3月推出通用AI智能体，定价每月39美元，可独立完成简历筛选、房源搜索等任务 [1] - 金蝶在5月推出财务、差旅、招聘等5种专用AI智能体，美图计划2025年下半年推出AI智能体优化用户体验 [1] 企业端AI需求 - 2025年二季度企业应用项目中标势头稳健，国有企业、学校和政府客户对私有化AI模型部署需求显著 [2] - AI模型部署项目规模普遍大于ERP或系统升级项目，因包含计算硬件等集成解决方案推高合同价值 [2] - 中钢集团LLM模型项目金额达4350万人民币，中国石油天然气集团ERP升级项目金额1970万人民币 [4] - 高校和政府大数据中心采购基于DeepSeek的部署服务，合同金额从200万到1570万人民币不等 [4] 消费端AI变现挑战 - 面向个人用户的AI工具付费率普遍不高，大多在3%-13%之间，金山办公WPS AI付费率13%，美图秀秀5% [4] - AI功能对总收入贡献有限，科大讯飞星火收入贡献1%，美图开拍1%，万兴科技Filmora达46% [4] 多模态AI模型进展 - AI厂商推动多模态模型向更低成本、更高质量和更长上下文方向发展 [2] - 阶跃星辰、Minimax、ModelBest等公司发布升级版多模态AI模型，专注于图像、视频、音频和3D内容生成和编辑 [2] - 万兴科技"天幕2.0"大模型实现电影级运镜效果，德赛西威与ModelBest合作开发智能座舱AI音频解决方案 [4] - 阶跃星辰Step1X-Edit图像编辑模型参数量190亿，Step1X-3D模型专注于3D内容生成 [4] EDA软件国产化 - EDA软件国产化提速，成为AI厂商中确定性增长赛道 [2] - 华大九天发布升级版寄生参数分析工具和混合信号SoC的Liberal IP工具 [3] - 九同方推出数字仿真和验证工具，2025年6月为特定客户提供试用期 [3]

AI行业动态 - 美国计划在AI芯片方面对马来西亚设限 导致欧洲芯片股普跌 阿斯麦控股和Soitec跌超3% BE半导体实业等公司跌幅在0.9%-1.5%之间 [3] - OAI/谷歌/DeepSeek首次合体形成"AI梦之队" 三模型整合后性能提升30% 超越单个模型和双模型组合 [3] - 美国约翰斯·霍普金斯大学开发多模态AI模型MAARS 通过分析心脏MRI和医疗数据 显著提高识别心源性猝死高风险人群的准确性 [3] 苹果公司动向 - 苹果曾考虑推出云服务项目ACDC 计划将搭载自研芯片的服务器租赁给开发者 与亚马逊等云服务巨头竞争 [4] - 苹果自研芯片在处理AI任务时具有性能优势 可为开发者大幅节约成本 但项目主要推动者已离职 前景不明朗 [5] - 苹果对欧盟5亿欧元罚款提起上诉 认为监管机构要求App Store进行的修改"非法"且"史无前例" [7] - 苹果调整欧盟App Store佣金结构 推出5%或13%分级佣金 允许开发者推广外部支付处理 [7][8] 欧盟数字监管 - 欧盟根据《数字市场法》对科技公司加强监管 苹果和Meta因涉嫌违规分别被罚款5亿欧元和2亿欧元 [7][9] - 欧盟指定Alphabet、亚马逊、苹果等6家公司为DMA守门人 其产品受DMA和《数字服务法》管辖 [10]

核心观点 - AI模型MAARS通过深度学习方法处理原始MRI图像，实现对心源性猝死风险的高精度预测，准确率达89% [1][2] - 该模型能够捕捉传统心脏MRI检查遗漏的关键风险信号，如隐藏的纤维化瘢痕模式，显著提升肥厚型心肌病的诊断率从50%至近90% [5][7][11] - 在40-60岁高危人群中，诊断准确率进一步提升至93% [10][12][20] 技术架构 - MAARS采用3D视觉Transformer架构，包含三个单模态分支网络（LGE-CMR、CIR、EHR）和一个多模态融合模块（MBT），避免数据拼接导致的过拟合 [14][15] - LGE-CMR分支直接分析原始MRI图像，保留未处理信息，消除人工解读主观性 [16] - 模型整合40项EHR结构化数据和27项专业影像指标，通过3D-ViT学习三维空间特征，实现多模态医疗数据深度融合 [18][19] 性能优势 - 预测准确率（AUROC）达89%，较传统临床指南（如ACC/AHA、ESC）提升0.27-0.35 [20][21] - 具备可解释性设计，通过Shapley值分析和注意力机制可视化，明确高风险因素（如左心室侧壁纤维化占比超15%） [23][24][25] - 辅助制定个性化医疗方案，如精确评估除颤器植入需求或优化药物治疗策略 [27] 研究背景与未来方向 - 由约翰霍普金斯大学Natalia Trayanova团队开发，其曾获NIH先锋奖并入选国际女性科技名人堂 [28][29][30] - 团队计划将MAARS扩展至扩张型心肌病、缺血性心脏病等更多病种 [32] - 前期研究基础包括2022年构建的多模态模型用于预测梗死患者心脏骤停风险 [31] 数据引用 - 肥厚型心肌病临床诊断准确率仅50% [5] - MAARS将诊断率提升至近90%，40-60岁人群达93% [11][12] - 模型整合40项EHR数据和27项影像指标 [18]

人民币跨境支付系统业务规则 - 中国人民银行发布《人民币跨境支付系统业务规则（征求意见稿）》公开征求意见通知 [1] - 《业务规则》明确CIPS参与者的账户管理、注资、资金结算等详细流程 [1] - 调整《业务规则》相关内容以适应CIPS业务发展和功能升级需要 [1] 中巴合作 - 国家发展改革委与巴西有关部门签署关于两国发展战略对接第二阶段合作谅解备忘录、人工智能合作等合作文件 [2] - 双方加强在基础设施、医药、新能源等领域务实合作 [2] - 在人工智能领域开展夯实基础、开源开放服务、产业创新合作对接、人才培育等方面合作 [2] 市场环境分析 - 中信证券认为当前市场环境和氛围类似2014年底，缺乏点火催化因素 [3] - 投资者在港股、小微盘和产业赛道已积累赚钱效应，新发产品开始温和回暖 [3] - 中报季配置思路：关注AI和创新药、通信和电子中的北美算力链、有色和游戏、新能源 [3] 医疗器械采购政策 - 财政部决定在政府采购活动中对部分自欧盟进口的医疗器械采取相关措施 [4] - 采购预算金额4500万元人民币以上的医疗器械应排除欧盟企业参与 [4] - 非欧盟企业提供的自欧盟进口医疗器械占比不得超过项目合同总金额50% [4] 低空经济发展 - 民航局成立通用航空和低空经济工作领导小组 [5] - 设立6个专项工作组，建立相关工作机制 [5] - 将聚焦发展规划编制、航空器适航审定、市场监管等工作 [5] 全球制造业PMI - 6月份全球制造业PMI为49.5%，较上月上升0.3个百分点 [6] - 亚洲制造业PMI为50.7%，较上月上升0.3个百分点 [6] - 亚洲制造业持续保持在扩张区间，支撑全球经济恢复 [6] 数字经济合作 - 2025全球数字经济大会推动意向合作项目超百个 [7] - 成立"出海国际合作联盟"，24家协会与企业代表参与 [7] - 16家领军企业签约入驻北京出海基地，签约总额超百亿元 [7] 深港资本市场合作 - 港交所和深交所合作建设的香港综合基金平台推出订单传递功能 [8] - 已吸引33家机构入驻 [8] - 将协同开展市场推广，扩大平台生态圈 [8] AI医疗应用 - 新开发的MAARS AI模型可通过分析心脏增强MRI及医疗数据预测心源性猝死风险 [9] - 能挖掘出此前未被识别的重要心脏健康信息 [9] 科技影视产业政策 - 重庆市发布支持科技影视产业高质量发展的激励政策 [10] - 提出培育壮大影视市场主体，鼓励企业来渝生产制作 [10] - 支持科技创新人才引育，打造电影电视精品 [10]

AI医疗技术 - 美国研究人员开发出多模态AI模型MAARS 可通过分析心脏增强MRI及医疗数据更准确预测心源性猝死风险 [1] - MAARS模型由约翰斯·霍普金斯大学等机构开发 发表在《自然-心血管研究》杂志 能识别室性心律失常导致的高风险人群 [1] AI交互技术 - CharacterAI展示TalkingMachines自回归扩散模型 实现AI角色实时视频互动 支持图片和声音输入生成类似FaceTime的通话效果 [1] - 该技术尚未部署至CharacterAI平台 目前处于研究论文和视频演示阶段 [1] 企业并购动态 - Meta正与声音克隆企业PlayAI深入谈判 计划收购其部分资产和技术团队 交易尚未最终确定 [1] 大模型技术声明 - 盘古Pro MoE技术团队声明其开源模型基于昇腾硬件平台独立开发 采用创新MoGE架构解决分布式训练负载均衡问题 [1] - 模型部分组件参考业界开源代码 但严格遵循许可证要求并标注版权声明 团队强调未基于其他厂商模型增量训练 [1] 行业信息服务 - 睿兽分析会员服务提供人形机器人、商业航天、AGI等热门赛道行业图谱和报告 活动期间赠送产业日报 [2]

新AI模型MAARS - 美国研究人员开发出多模态人工智能模型MAARS 能显著提高识别心源性猝死高风险人群的准确性 [1] - MAARS通过分析心脏增强MRI及各种医疗数据 挖掘此前未被识别的重要心脏健康信息 [1] - 该模型由约翰斯·霍普金斯大学等机构研发 成果发表于《自然-心血管研究》杂志 [1] 技术应用与价值 - MAARS专门用于预测由室性心律失常导致的心源性猝死风险 [1] - 该技术有助于挽救生命 同时减少不必要的医疗干预 [1]

公司概况 - 司马阅是成都三生万物科技有限公司旗下的人工智能品牌，核心成员来自华为、京东、美团、滴滴，并与四川大学、电子科技大学联合研究人工智能技术及应用 [6] - 公司自研文档智能模型DocMind已通过国家模型算法备案，可精准处理企业非结构化数据，并以此为基础打造AI文档智能体平台（AI员工） [6] - 公司团队拥有10余年技术积累，从2021年起专注人工智能赛道，强调"厚积薄发"的长期主义价值观 [9] 技术优势 - DocMind模型能将企业原始文档深度解析为结构化、语义化、标签化数据，保留语义完整性和逻辑关系，有效减少大语言模型幻觉 [10] - 企业级AI产品在通用场景准确度达95%以上，特定场景达100%，已应用于招投标、广告营销、工程监理等多个行业 [9] - 技术方案通过创建不同场景的智能体（如AI客服、AI销售等），帮助企业提升人效，尤其适合严肃商业场景 [6][10] 市场认可 - 公司近期获得「2025第六届非凡奖-AI原生产品奖」，与DeepSeek、腾讯元宝等知名产品共同入选 [5][9] - 其他荣誉包括：百度AI生态首批合作伙伴、2024年成都市人工智能生态企业、2024 CHINA AIGC 100榜单等 [9] - 目前已落地服务上百家企业，覆盖物流、制造等传统行业 [15] 行业洞察 - AI文档智能成为传统企业转型"数据驱动"的关键桥梁，能打破企业内部信息壁垒，重塑组织协同方式 [15] - 未来企业最小工作单元可能从"岗位"转变为"智能体"驱动的任务协同网络 [15] - 企业AI智能化升级需经历人机磨合期，建议从基础业务场景验证价值，逐步建立信任 [10] 产品定位 - 公司强调AI是生产力工具而非噱头，聚焦能落地、提效、产生价值的具体解决方案 [1] - AI员工平台通过精准理解企业数据，为大语言模型提供优质语料，提高回答精准度 [9] - 产品设计理念为"实事求是、保持迭代、长期主义"，注重技术地基与场景优化 [9]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：Claude Opus 4** - **模型构建思路**：专为复杂推理与软件开发设计，扩展AI智能体能力边界[12] - **模型具体构建过程**： - 基于Anthropic的底层架构优化，增强跨文件代码理解能力 - 引入记忆文件机制，通过本地存储关键信息提升长期任务连贯性[16] - 采用轻量级思考摘要功能，在5%场景下精简推理链条[19] - **模型评价**：在SWE-bench测试中准确率72.5%，TerminalBench测试43.2%，展现顶尖编码能力[12][16] 2. **模型名称：Claude Sonnet 4** - **模型构建思路**：平衡性能与成本的通用模型，优化指令遵循能力[12] - **模型具体构建过程**： - 基于Sonnet 3.7改进编码和推理模块 - 通过行为控制技术降低系统漏洞利用概率65%[16] - **模型评价**：SWE-bench测试72.7%优于Opus 4，但综合性能稍逊[16] 3. **模型名称：Cosmos-Reason1** - **模型构建思路**：融合物理常识与具身推理，面向自动驾驶/机器人场景[29] - **模型具体构建过程**： - 采用混合Mamba-MLP-Transformer架构，结合ViT视觉编码器[30] - 四阶段训练流程： 1. 130M数据视觉预训练（跨模态对齐） 2. 8M通用监督微调（SFT） 3. 物理AI专项微调（16类知识注入） 4. GRPO算法强化学习优化决策[30] - 公式：奖励机制采用时空谜题自监督生成$$R=\sum_{t=1}^{T}\gamma^{t-1}r_t(s_t,a_t)$$ - **模型评价**：物理常识测试60.2%准确率，具身推理任务性能提升10%[34] 4. **模型名称：Gemini 2.5 Pro** - **模型构建思路**：旗舰级多模态推理模型，扩展上下文窗口至200万token[43] - **模型具体构建过程**： - 引入"Deep Think"并行推理架构，动态调整5%-100%思考强度 - 集成Model Context Protocol SDK降低开源工具链对接门槛[44] - **模型评价**：MMMU测试84.0%，长期记忆准确率83.1%显著优于竞品[44] 5. **模型名称：Devstral** - **模型构建思路**：开源编程专用模型，强化安全对齐与工程级任务处理[38] - **模型具体构建过程**： - 基于Mistral Small 3.1架构，采用Tekken Tokenizer（131,000词汇量） - 零样本训练策略避免SWE-bench过拟合[41] - **模型评价**：SWE-bench Verified得分46.8%，超越前代开源模型6%[39] --- 模型的回测效果 1. **Claude Opus 4** - SWE-bench准确率72.5%[12] - TerminalBench准确率43.2%[12] - 长期记忆准确率83.1%（MRCR 128K测试）[44] 2. **Cosmos-Reason1-7B** - 物理常识基准60.2%准确率[34] - 具身推理基准平均60.7%[34] - 8K视频流推理速度较GPT-4快11倍[34] 3. **Gemini 2.5 Pro** - MMMU得分84.0%[44] - WebDev Arena测试1499.95分（较前代+147）[44] 4. **Devstral** - SWE-bench Verified得分46.8%[39] - 单RTX 4090显卡可部署[39] --- 技术前沿发现 1. **思维链(CoT)对指令遵循的影响** - **构建思路**：通过IFEval/ComplexBench基准测试15种模型的CoT干扰效应[52] - **关键发现**： - CoT导致IFEval准确率平均下降12.3%[54] - 注意力机制显示约束token关注度下降18.7%[60] - **缓解方案**： - 分类器选择性推理提升IFEval准确率7.2%[65] - 自适应推理选择优化ComplexBench表现[64] （注：原文未涉及量化因子相关内容，故未总结该部分）

公司荣誉与行业地位 - 公司荣膺"2025全国成长性文化企业30强" 该评选是我国文化产业领域的权威活动 反映文化改革发展成效和企业规模实力 [1] - 公司是山东广播电视台下属骨干企业 行业领先的互联网科研和视听新媒体运营机构 6次入围中国互联网100强 [1] - 公司是国家级高新技术企业 山东省文化科技融合领军企业 山东省新旧动能转换领军企业 2023年作为注册制下首家广播电视新媒体公司登陆深交所创业板 [1] 主营业务与市场表现 - 公司是山东IPTV集成播控平台独家运营主体 用户数近1700万 集成270余路高标清信号 点播内容超40万小时 其中4K超高清视频1.2万小时 [2] - 公司自制原创节目6000余期 是山东省最大广播电视和大屏网络视听平台 [2] - 公司首创智能电视一体机 采用全内置式一体化技术 解决传统电视操作复杂问题 [2] 微短剧业务发展 - 公司是全国首批布局微短剧的国有文化企业 联合运营中国北方微短剧基地 一年开拍150余部作品 爆款率超30% 基地获评全国TOP10 [3] - 公司出品多部精品微短剧在山东卫视上星播出 实现小屏反哺大屏 [3] - 公司首创"微短剧逻辑智能审核平台" 通过四维审核解决价值观导向问题 [3] 科技创新与研发成果 - 公司建设运营10个三级科技创新平台 参与9项国家级和省级重大课题研究 累计获专利和软著300余项 [4] - 自研AI智能审核系统建成全国最大违规样本库之一 获"王选新闻科学技术奖"一等奖 [4] - 自研多模态AIGC平台创作千集传统文化作品 通过TikTok等渠道海外推广 入选孔子学院精品课程 [4]