AI日报：谷歌Gemini Omni视频模型泄露，快手可灵200亿美元估值冲刺IPO

2026年5月12日AI日报：谷歌Gemini Omni原生视频模型意外泄露，支持10秒720p生成及实时编辑，数学推导视频连贯一致；快手计划分拆可灵AI，目标估值200亿美元并于明年IPO；DeepSeek估值3500亿，API缓存命中率达98%大幅降低成本；另有OpenAI推Daybreak防御计划、Agnes超低价推理模型等资讯。适合AI从业者、开发者及投资者关注前沿动态。

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AI 日报 · 2026年05月12日

AI资讯

1、OpenAI联合五巨头发布MRC协议，重塑AI集群互联

2、Agnes双模型登顶权威榜单，超低价抢占推理成本战

3、Thinking Machines推原生实时交互模型架构

4、谷歌Gemini Omni原生视频模型泄露：可生成推导课堂视频

5、Murati新交互模型打破回合制，实现实时协作对话

6、快手拟分拆可灵AI：200亿美元估值冲刺明年IPO

7、OpenAI推Daybreak：企业级防御AI伞状计划

8、OpenAI设部署公司并购Tomoro押注企业落地

9、ml-intern三周破百万对话，研究提速惊人

10、Sereact获1.1亿美元B轮，Cortex 2.0用世界模型提稳抓取

11、DeepSeek估值3500亿：98%缓存命中大降API成本

最新开源

1、汇集191项AI编程代理可用技能库开源

2、企业级AI反欺诈平台：实时监控与案件闭环

3、PlaceWise-AI：用ML预测求职就绪度并给个性建议

4、MyGrid-AI：实时智能电网预测与控制平台开源

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📰 最新资讯

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01 · OpenAI联合五巨头发布MRC协议，重塑AI集群互联

　🏷 行业动态

OpenAI携AMD等五家巨头在OCP发布多路径可靠连接协议MRC，面向Stargate级超大集群缓解拥塞与故障中断。其以RoCE为基、融合UEC，将800Gb/s拆成多路100Gb/s平面并配合喷射与源路由，实现两层交换全互联、微秒级绕障，已在GB200与Fairwater落地，推动统一行业标准。

主要亮点：

• • 800Gb/s拆分多100Gb/s平面，提升并行与韧性
• • 13万GPU两层交换全互联，降成本能耗与故障点
• • 微秒级故障绕行，端口损坏仅降带宽不中断训练

详情链接：
https://finance.sina.com.cn/stock/t/2026-05-07/doc-inhwzvzm2869104.shtml

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02 · Agnes双模型登顶权威榜单，超低价抢占推理成本战

　🏷 行业动态

Agnes-2.0-Flash与Agnes-Image-2.0-Flash跻身ClawEval与Artificial Analysis前列，带动实验室全球排名升至第九。ClawEval更偏真实Agent任务执行，显示其在智能体阶段具备竞争力，部分任务超越Gemini Flash等。更以激进低价切入：文本约为同类一半、图像仅十分之一，利于低成本规模化调用。

主要亮点：

• • 文本与图像双模型上榜，实验室全球排名第九
• • ClawEval强调Agent真实任务能力，契合行业演进
• • 价格极具攻击性：文本半价、图像约行业十分之一

详情链接：
https://www.163.com/dy/article/KSNL5F3I0511N33R.html

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03 · Thinking Machines推原生实时交互模型架构

　🏷 技术突破

Thinking Machines Lab提出“交互模型”体系，抛弃语音转文字与轮次检测等外挂流水线，改为原生实时协作：边听边说、可被打断、能看视频并调用工具。系统以200毫秒微轮次流式处理，并用无编码器早期融合联合训练多模态，有望把AI从输入输出升级为更自然的同伴式对话与工作方式。

主要亮点：

• • 200毫秒微轮次流式交互，支持边听边说可打断
• • 交互模型+异步后台模型分工，前台响应后台思考调用工具
• • 发布TML-Interaction-Small：276B参数、12B激活MoE原型

详情链接：
https://finance.sina.com.cn/tech/roll/2026-05-12/doc-inhxrfsq9953276.shtml

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04 · 谷歌Gemini Omni原生视频模型泄露：可生成推导课堂视频

　🏷 技术突破

谷歌I/O 2026前夕，原生视频模型Gemini Omni意外曝光：支持10秒、720p生成，并可在对话中重混剪与实时编辑。演示中AI“教授”黑板数学推导连贯一致、笔迹自然，被视为超越Sora的突破；一句话去水印、换物体并自动适配光影，或助谷歌重夺视频生成优势。

主要亮点：

• • 10秒720p原生视频生成入口已在移动端曝光
• • 黑板数学推导视频一致性高，笔迹自然连贯
• • 一句话去水印、替换物体并自动匹配光影风格

详情链接：
https://x.com/chetaslua/status/2053824398503678108

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05 · Murati新交互模型打破回合制，实现实时协作对话

　🏷 技术突破

Mira Murati创立的Thinking Machines Lab发布“交互模型”研究预览，以200毫秒时间对齐微回合取代回合制对话，可边听边说、实时检索并结合音视频输入反馈。TML-Interaction-Small在FD-bench V1.5得分77.8、延迟0.40秒，显著领先同类。两层架构将在线交互与后台深度思考分离，或推动更自然的人机协作范式。

主要亮点：

• • 200毫秒微回合：边听边说、可插话协作
• • 多模态并行处理：音频视频文本同时输入输出
• • FD-bench 77.8分、0.40秒延迟领先主流模型

详情链接：
https://m.sohu.com/a/1021531317_362225?scm=10001.325_13-325_13.0.0-0-0-0-0.5_1334

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06 · 快手拟分拆可灵AI：200亿美元估值冲刺明年IPO

　🏷 行业动态

快手计划分拆视频生成模型可灵AI，目标估值200亿美元并于明年启动IPO，估值逼近快手市值七成。可灵自2024年6月上线后商业化提速，年化收入由3亿美元升至5亿美元，预计IPO时达13亿美元。分拆旨在重构估值、缓解算力压力并强化人才激励，也折射中国AI估值体系上移与视频生成从工具走向独立生意。

主要亮点：

• • 分拆估值200亿美元，或成全球最贵视频生成独立产品
• • 商业化进展快：年化收入3亿升至5亿，IPO目标13亿
• • 海外下载榜多国登顶，分拆亦为算力与人才激励解压

详情链接：
https://www.theinformation.com/articles/chinas-kuaishou-plans-spin-kling-ai-video-unit-20-billion-valuation

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07 · OpenAI推Daybreak：企业级防御AI伞状计划

　🏷 产品更新

OpenAI发布Daybreak“防御性加速”伞状计划，将前沿模型、Codex与安全伙伴能力整合，面向企业以验证分级方式产品化网络防御AI。其主打清理CVE、依赖升级与配置漂移等安全积压，并在扫描中沉淀真实漏洞与修复数据，凸显与Anthropic谨慎路线分化。

主要亮点：

• • 伞状计划整合模型、Codex与安全伙伴防御能力
• • 采取“释放+监管”分级验证，推动网络防御能力产品化
• • 聚焦清理安全待办并沉淀漏洞修复数据资产

详情链接：
https://www.163.com/dy/article/KSNBAHFF0511B8LM.html?clickfrom=w_tech

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08 · OpenAI设部署公司并购Tomoro押注企业落地

　🏷 行业动态

OpenAI成立“部署公司”专注让AI进入企业核心业务，并收购咨询工程公司Tomoro，首日引入约150名部署专家。公司初始投入超40亿美元，联合投资机构、咨询与系统集成伙伴，加速从用例筛选到生产上线，强化集成、治理合规与业务成效，推动企业级AI规模化落地。

主要亮点：

• • 成立部署公司，聚焦AI系统在核心业务中的落地交付
• • 收购Tomoro引入约150名一线部署工程师与专家
• • 超40亿美元投入，联动咨询与SI伙伴加速规模化部署

详情链接：
https://openai.com/index/openai-launches-the-deployment-company/

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09 · ml-intern三周破百万对话，研究提速惊人

　🏷 产品更新

AI研究工具ml-intern上线仅21天即交换超100万条消息、启动17383个训练任务，号称相当于研究员3.3年工作量。社区用它复现DeepSeek v4架构、从零训练1亿参数MoE并拿下优化器赛第三，还一键完成模型格式迁移与博士论文章节生成，显示其在复现、训练与复杂任务编排上的强加速效应。

主要亮点：

• • 21天超100万消息与17383训练任务，效率爆发
• • 复现DeepSeek v4并训练1亿参数MoE，竞赛获第三
• • 一次性完成talkie-lm模型迁移与博士章节生成

详情链接：
https://gitcode.com/GitHub_Trending/ml/ml-intern

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10 · Sereact获1.1亿美元B轮，Cortex 2.0用世界模型提稳抓取

　🏷 产品更新

德国Sereact完成1.1亿美元B轮融资，Cortex已在宝马等200+工位落地，累计超10亿次抓取、远程干预率极低。新一代Cortex 2.0引入世界模型，在隐空间预演物理后果并选最稳路径，且算力可调。其以欧洲真实工厂数据训练，欲向精细装配扩张，并以“卖智能模型”抢占高利润环节。

主要亮点：

• • Cortex落地200+工位，超10亿次抓取验证可靠性
• • Cortex 2.0引入世界模型，隐空间预演提升稳定路径选择
• • 基于20+工厂真实数据训练，不依赖仿真数据规模堆砌

详情链接：
https://sereact.ai/posts/series-b

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11 · DeepSeek估值3500亿：98%缓存命中大降API成本

　🏷 行业动态

DeepSeek融资基本落定：阿里、腾讯与国家大基金各投100亿，创始人再注资200亿，估值约3500亿。其API以98%缓存命中率著称，命中时Token成本可降至未命中的五十分之一。得益于MLA与升级的CSA+HCA架构对KV Cache极致压缩，缓存可低成本长期存储，或重塑大模型调用定价与竞争格局。

主要亮点：

• • 阿里腾讯国家大基金各投100亿，估值约3500亿
• • API缓存命中率98%，开发者账单显著降低
• • MLA+CSA+HCA压缩KV Cache，缓存可硬盘长期保留

详情链接：
https://finance.sina.com.cn/stock/estate/integration/2026-05-11/doc-inhxnwmr9184923.shtml

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🔭 最新开源

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01 · 汇集191项AI编程代理可用技能库开源

　🏷 开源项目

GitHub Trending 项目“ai-agent-skills”整理了191+可直接用于生产的AI编程代理技能，来源涵盖Karpathy、Matt Pocock等业界专家经验，主语言为Python。该技能库为构建代码助手与代理工作流提供可复用能力清单，降低工程落地门槛并提升交付一致性。

主要亮点：

• • 收录191+生产可用技能，面向AI代码代理落地
• • 专家经验策展，覆盖常见工程任务与最佳实践
• • Python为主，便于集成到现有自动化与工具链

详情链接：
https://github.com/kevinnft/ai-agent-skills

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02 · 企业级AI反欺诈平台：实时监控与案件闭环

　🏷 开源项目

该开源项目构建企业级AI反欺诈检测平台，集成实时监控、集成学习模型与FastAPI后端，打通分析师工作流与案件管理，形成从识别预警到处置复盘的闭环。面向金融与电商等高风险场景，提升拦截效率、可追踪性与运营协同能力。

主要亮点：

• • 实时监控与智能分析，快速发现异常欺诈信号
• • 集成机器学习策略，兼顾准确率与鲁棒性
• • 分析师工作流+案件管理，支持处置闭环与审计

详情链接：
https://github.com/Anirodh-Padhy/Enterprise-AI-Fraud-Detection-System

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03 · PlaceWise-AI：用ML预测求职就绪度并给个性建议

　🏷 开源项目

PlaceWise-AI 是一个基于机器学习与 Streamlit 的求职/校招就绪度预测系统，可对个人能力进行分析并生成个性化提升建议。项目以交互式应用形式落地，帮助学生或求职者识别技能短板、制定学习路径，对招聘前评估与职业辅导具有实际参考价值。

主要亮点：

• • 机器学习驱动的placement readiness就绪度预测
• • Streamlit交互式界面，快速部署与可视化展示
• • 技能差距分析+个性化推荐，形成提升闭环

详情链接：
https://github.com/tejasvinifulari5/PlaceWise-AI

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04 · MyGrid-AI：实时智能电网预测与控制平台开源

　🏷 开源项目

MyGrid-AI 是面向智能电网的实时智能平台，集成 AI 负荷与发电预测、网控策略执行、WebSocket 遥测数据流与能源系统仿真。它让电网从“事后分析”转向“在线决策”，有助于提升调度效率、可靠性与可再生能源消纳能力。

主要亮点：

• • 集成AI预测与电网控制闭环，支持在线决策
• • WebSocket遥测实时接入，适配高频数据流监控
• • 内置能源系统仿真，便于策略验证与迭代

详情链接：
https://github.com/ChimdaaluIheanacho/MyGrid-AI

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以上内容由 AI 汇总，数据来源于网络公开平台。

南京高校ICLR 2026发布VMDiff：视觉混合扩散模型实现AI跨对象合成新物体

南京理工大学与南京大学联合提出VMDiff（视觉混合扩散模型），解决AI图像生成中“共存不融合”与“偏向一方”两大难题。通过分阶段采用拼接与插值策略，并自动搜索平衡参数，让模型真正将两个物体融合成一个结构连贯的新实体。适用于AI科研、角色设计、潮玩创作等场景。

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过去，很多图像生成模型都能同时画出两个物体；但要让它们真正“长成一个新物体”，其实远没有那么简单。

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视频详情

最近，来自南京理工大学和南京大学的研究者提出了 VMDiff（Visual Mixing Diffusion）。这项工作的目标不是让两个概念“出现在同一张图里”，而是让它们真正融合成一个结构连贯、语义平衡、视觉统一的新实体。

如果让 AI 把“玻璃罐”和“猫头鹰”结合起来，很多模型表面上看似做到了，实际上却没有真正融合。有的结果只是把两个物体放在同一张图里，彼此靠近、重叠，但仍然是两个分离的概念；还有的结果更直接，只保留了其中一个物体，另一个概念几乎消失不见。

这正是跨物体融合生成长期存在的两个核心难题：一类叫 coexistent generation，也就是“共存但不融合”；另一类叫 bias generation，也就是“只偏向一边，另一边被吞掉”。VMDiff 要解决的，正是这两个问题。

现有方法的典型失败案例

图 2. 现有方法常见的两类失败：共存不融合，或只偏向一边。

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标题：VMDiff: Visual Mixing Diffusion for Limitless Cross-Object Synthesis
作者：熊泽仁，于悦, 张泽栋, 陈硕, 杨健, 李俊
机构：南京理工大学，南京大学
论文链接：https://arxiv.org/abs/2509.23605
项目主页：https://xzr52.github.io/VMDiff_index/
代码仓库：https://github.com/xzr52/VMDiff_code

VMDiff 的巧妙之处：把“保信息”和“成整体”拆成两步来做

VMDiff 最核心的思路，不是笼统地说“在 noise 和 embedding 上融合”，而是更精确地把整个过程拆成两个目标完全不同的阶段：

• 在前一阶段，目标是尽可能完整保留两个输入的信息；
• 在后一阶段，目标是把这些信息真正长成一个统一的新物体。

这两个阶段分别对应论文中的 Hybrid Sampling Process（HSP） 和 Efficient Adaptive Adjustment（EAA）。
而 HSP 里面最值得讲的，就是两个非常“反直觉但很对”的设计选择：

该保留信息的时候，不做插值，而是拼接；
该形成统一整体的时候，不再拼接，而是插值。

这是 VMDiff 的方法核心。

VMDiff 方法总览

图 3. VMDiff 由 HSP 与 EAA 两部分组成：前者负责融合生成，后者负责自适应调参。

第一步：先别急着“混”，先保证两个输入都真的在场

很多人一看到“融合”就会想到插值。但 VMDiff 在前面的 Blending Noise（BNoise） 阶段并没有这么做。

它先从高斯噪声出发，再通过引导去噪和反演，把噪声逐步变成一个带有两个输入概念信息的语义噪声。而在这个阶段，VMDiff 对两个输入特征采用的不是插值，而是拼接（concatenate）。

为什么这里要拼接？因为这一阶段的目标还不是“生成一个整体”，而是“把两个来源的信息都尽可能保住”。如果过早插值，两个物体中那些不完全对齐的局部细节，很容易在平均过程中被抹平；相反，拼接能先把双方的重要特征都保留下来，再交给后续的反演过程去提炼。

换句话说，VMDiff 在这一步解决的是：如何在真正开始生成之前，先把两个概念的信息注入噪声。

BNoise 阶段：拼接优于插值

图 4. 在 BNoise 阶段，拼接比插值更有利于保留输入细节。

第二步：真正生成时，目标变了——这时必须让它长成一个整体

前面那一步解决的是“两个概念都在”。但只做到这一步还不够，因为“都在”不等于“融合好了”。

如果在最终生成阶段还继续拼接，那么模型虽然拥有两边的信息，但它们还是彼此分离的，最后很容易长成“两个物体挤在一起”的结果。
所以在 Mixing Denoise（MDeNoise） 阶段，VMDiff 做了第二个关键转换：它不再拼接，而是用 球面插值（spherical interpolation） 去混合两组视觉表征，让它们沿着一个更自然的潜空间路径逐步过渡，最终形成单一、连贯、和谐的新实体。 这一点特别重要。它说明 VMDiff 不是简单地“全程统一融合策略”，而是针对不同阶段的目标，选择了不同的操作：

• 在 BNoise 阶段，怕丢信息，所以选拼接；
• 在 MDeNoise 阶段，怕长不成整体，所以选插值。

这正是 VMDiff 和很多“直接混一混”方法最本质的区别。

MDeNoise 阶段：插值优于拼接

图 5. 在最终生成阶段，插值比拼接更容易形成统一整体。

但“成整体”还不够，VMDiff 还要解决另一个麻烦：别偏科

即便有了前面的两步，模型仍然可能偏向其中一个输入。比如“口红 + 钢铁侠手办”，最后也许更容易只剩口红，或者只剩钢铁侠风格，而无法做到真正平衡。所以 VMDiff 又设计了一个 Similarity Score（SS），专门衡量生成结果是否同时满足两件事：

1. 既像输入图像 1，也像输入图像 2；
2. 既符合类别语义 1，也符合类别语义 2；
3. 而且两边不能差太多。

这个式子可以拆成四部分来看：

• ：visual similarity，要求生成结果在视觉上都接近两个输入图像；
• ：semantic similarity，要求生成结果在语义上都符合两个类别标签；
• ：visual balance，惩罚视觉上只偏向其中一边；
• ：semantic balance，惩罚语义上只保留一个概念。

换句话说，VMDiff 优化的不是“像某一个输入”，而是：

既保留两个来源的视觉与语义，又显式压制不平衡。

有了这个目标之后，后面的 Efficient Adaptive Adjustment (EAA) 就有了明确的优化方向：先搜索控制融合比例的  ，再根据结果进一步调整  ，必要时重采样噪声  ，从而自动找到一个既自然、又平衡的融合点。

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EAA：不是拍脑袋调参数，而是自动搜索“最平衡的融合点”

有了这个相似度与平衡联合目标之后，VMDiff 用 Efficient Adaptive Adjustment（EAA） 去自动搜索参数。它会分层地调整：

• 控制融合比例的 α
• 控制噪声侧影响的 β1、β2
• 以及随机噪声 ϵ

做法并不是昂贵的梯度反向传播，而是更轻量的层次化搜索，比如 golden section search，再结合少量重采样。这使得 VMDiff 不需要一个特别重的优化过程，也能比较高效地找到“最像两边、又最平衡”的解。图 6. EAA 通过分层搜索逐步提升相似度并减小失衡。

结果上，VMDiff 做到的不是“更花哨”，而是“更像一个新物体”

为了系统评估这件事，作者构建了 IIOF（Image-Image Object Fusion） 数据集，包含 780 个图像对，覆盖动物、水果、人造物体和角色手办等类别。
实验表明，VMDiff 不只是主观上更有创意，在客观指标也都表现突出。

在多概念生成对比中，很多基线方法仍然容易出现“只是叠在一起”或者“偏向其中一边”的问题；而 VMDiff 生成的结果往往更像是一个真正统一的混合实体。 从表 1 可以看到，VMDiff 并不是只在单一指标上占优，而是在语义一致性、单实体连贯性、相似度和平衡性等多个维度上都表现突出。

表 1. IIOF 数据集上的定量对比结果

Model	VQASA_T5 ↑	VQASCE_T5 ↑	LCSA ↑	LCSCE ↑	VQASA_LLaVA ↑	VQASCE_LLaVA ↑	SS ↑	Bsim ↓
Our VMDiff	0.639	0.540	8.372	8.392	0.390	0.413	2.068	0.324
FreeCustom	0.579	0.452	6.958	6.946	0.360	0.388	1.580	0.776
MIP-Adapter	0.621	0.512	8.301	8.076	0.389	0.417	1.866	0.483
OmniGen	0.570	0.469	7.550	7.233	0.352	0.348	1.705	0.617
Conceptlab	0.573	0.483	7.589	7.728	0.362	0.395	–	–
ATIH	0.523	0.465	7.275	6.816	0.317	0.367	–	–
Stable Flow	0.460	0.372	6.020	5.024	0.266	0.294	–	–
DreamO	0.591	0.467	7.592	7.013	0.370	0.346	1.793	0.644
FreeBlend	0.588	0.507	7.836	7.788	0.341	0.383	1.870	0.479

与多概念生成方法的对比

图 7. 与多概念生成方法相比，VMDiff 更能生成统一而平衡的融合体。

图 8. 与混合和编辑方法相比，VMDiff 的结果更完整、更自然。

这篇工作的价值，不只是生成几个新奇例子

VMDiff 真正有意思的地方，不只是做出了几张好看的图，而是它给“跨物体视觉融合”这件事提供了一种很清晰的方法论：

• 先解决“信息别丢”；
• 再解决“整体要成”；
• 最后再解决“双方要平衡”。

这三件事以前常常被混在一起处理，而 VMDiff 把它们拆开了，并为每一步都设计了对应的机制。这也是为什么它生成出来的结果，不是简单拼贴，也不是只偏向一边，而更像一个真的被“设计出来”的新物体。

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很多方法能把两个物体同时画出来，但 VMDiff 的目标不是“同时出现”，而是“真正长成一个新物体”。 对角色设计、潮玩设计、电影动画和工业外观探索来说，这种“真正生成一个新物体”的能力，比简单拼贴更接近实际创作需求。它最核心的洞察在于：

• 在噪声构造阶段，用拼接保住两边信息；
• 在最终生成阶段，用插值把两边长成一个整体；
• 再用联合考虑相似度与平衡的目标函数，自动找到最佳融合点。

这让跨物体融合不再只是“把 A 和 B 放一起”，而是真正走向“从 A 和 B 里，创造出一个新的 C”。

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