Binance 币安 ——比特币、以太币等加密货币交易平台2025AI创投周报｜美团开源LongCat-Flash模型AI Agent初创公司Maisa完成2500万美元种子轮融资

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Binance 币安 ——比特币、以太币等加密货币交易平台2025AI创投周报｜美团开源LongCat-Flash模型AI Agent初创公司Maisa完成2500万美元种子轮融资

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　　美团近期开源了其最新大模型LongCat-Flash，凭借每秒超100个token的推理速度和每百万token仅0.7美元的低成本，迅速成为开发者社区的热门选择。该模型属于混合专家架构（MoE），总参数量达5600亿，但通过动态激活机制仅需调用部分参数，在H800显卡上实测性能接近Claude等顶级闭源模型。美团同步发布了技术报告，详细披露了其创新的零计算专家和快捷连接MoE架构，这些设计显著提升了计算效率与训练稳定性。

　　LongCat-Flash的核心突破在于将实用性与高性能结合。其零计算专家技术能动态分配算力，仅对关键token激活深度计算；而快捷连接MoE架构通过并行通信与计算，将推理延迟降低50%。训练方面，模型采用超参数迁移和模型增长初始化策略，仅用30天完成20万亿token训练且系统可用率达98.48%。实际应用中，该模型在智能体任务中实现1秒内响应，首token延迟几乎不可感知。美团通过量化、自定义内核及四阶段流水线等优化，使其成本仅为同类模型的1/2。这一开源项目标志着大模型竞争从纯性能指标转向工程落地能力，为AI普惠化提供了新范本。

　　清华大学联合北京中关村学院、无问芯穹等机构近日开源了强化学习框架RLinf，这是首个专为具身智能设计的渲训推一体化训练系统。该框架针对具身智能特有的多模态交互、物理仿真与AI推理耦合等挑战，创新性地提出混合式执行模式和M2Flow编程接口，在保持算法灵活性的同时实现120%的系统加速。研究团队由跨领域专家组成，其设计兼顾了具身智能领域大脑（规划）与小脑（执行）模型的差异化训练需求，支持从实验室验证到工业级部署的全流程开发。

　　RLinf的核心突破在于三大创新设计：其混合式执行模式通过细粒度流水线技术，将GPU利用率提升至近100%；创新的M2Flow机制允许用户用过程式编程自动适配最优执行方案；自适应通信库实现70B模型秒级动态扩缩容。在Maniskill3等测试平台上，使用该框架训练的OpenVLA模型任务成功率从30%提升至90%。此外，RLinf还支持数学推理大模型训练，其1.5B和7B模型在AIME24等测试集上达到SOTA水平。该框架已全面开源，提供详实文档和AI问答支持，为具身智能研究提供了从算法到系统的完整解决方案。

　　蓝图4的核心在于通过AI和机器人技术重新定义人类与物理世界的互动。特斯拉提出五大原则，包括“增长无限”“创新消除限制”等，强调自动化技术需普惠全人类。Optimus不仅承担危险或重复性工作，还将成为经济增长的新引擎。与此前蓝图相比，本次规划更注重AI的通用性——汽车被视为“轮式机器人”，而Optimus则是其技术的延伸。此外，特斯拉疑似在文件中透露了一款SUV版Cybertruck，引发网友热议。蓝图4的发布，标志着特斯拉从能源革命迈向更广阔的AI驱动物理世界变革。

　　Keye-VL 1.5的核心亮点在于其128k超长上下文窗口、0.1秒级时序定位能力及强大的跨模态推理性能。模型采用Slow-Fast双路编码机制，兼顾高帧率与高分辨率需求，可精准识别视频中特定元素的出现时间，并支持基于前序内容的因果推理。在Video-MME等基准测试中，其成绩超越同级模型，并在内部评测中综合得分达3.53分。技术实现上，模型通过四阶段渐进训练与多源权重融合，结合强化学习优化，显著提升了视频理解的深度与鲁棒性。目前，该模型已应用于短视频审核、智能剪辑等业务场景，推动多模态技术从实验室走向规模化落地。

　　openPangu Embedded-1B的核心亮点在于其卓越的参数效率与推理能力。模型采用多阶段训练策略，包括课程学习式微调、离线On-Policy知识蒸馏及多源奖励强化学习，在数学推理（GSM8K基准达82.76%）、语言理解等任务上超越同类模型，甚至媲美更大规模的Qwen3-1.7B。其软硬件协同架构在昇腾硬件上实现首token生成仅1.8秒的高效响应，同时通过自适应快慢思考融合技术，兼顾简单任务的快速响应与复杂问题的深度推理。目前，该模型已开源，并计划扩展至7B规模，推动端侧AI向高精度与低延迟的协同发展。

　　「RoboMirage」的核心亮点在于其高精度、多体动力学仿真能力及工业级稳定性。平台支持刚体、软体、流体等多种交互类型，并能精准模拟细微力变化、摩擦等微观动力学细节，远超传统仿真工具。此外，其Pythonic设计和GPU加速技术使其兼具易用性与高性能。为验证平台能力，RoboScience复现了多个复杂魔术场景，如金属环悬停、橡皮筋穿越等，展现了其在刚柔耦合、动态接触等挑战性任务中的卓越表现。同时，该平台还成功应用于高复杂度家具拼装任务，实现多部件精准插拔与动态调整，进一步证明了其在现实应用中的潜力。RoboScience通过仿真与多源数据的协同，持续缩小Sim-to-Real Gap，推动具身智能从实验室走向实际落地。

　　rStar2-Agent-14B的核心亮点在于其三大技术创新：首先，团队构建了高吞吐量的代码执行环境，支持45K并发工具调用，显著提升了强化学习效率；其次，提出基于正确重采样的组相对策略优化（GRPO-RoC），通过非对称采样方法减少环境噪声干扰，提升推理质量；最后，采用多阶段强化学习训练方案，仅用510步即实现前沿性能。在AIME24等数学推理基准测试中，该模型准确率达80.6%，超越多个主流大模型，同时在科学推理与工具使用任务中展现出优秀泛化能力。这一成果为高效训练小规模高性能模型提供了新范式。

　　Maisa是一家专注于为企业提供可靠且负责任的AI代理的初创公司，核心定位是解决企业级AI可靠性与“幻觉”问题，其核心业务是为企业提供“数字员工”平台，支持非技术人员通过自然语言创建并部署AI代理，以此自动化传统自动化工具难以处理的复杂且需决策的流程。Maisa依托专有“工作链”（Chain-of-Work）和“知识处理单元”（KPU）构建核心竞争力，其中KPU区别于传统大模型依赖概率推理的模式，通过逐步计算执行任务，为任务提供可审计、可追溯的执行逻辑，进而消除AI“幻觉”，保障企业级应用可靠性；同时，其“人类增强LLM处理”（HALP）系统能让数字员工在执行任务前向用户概述步骤，有效实现人机协同并确保结果准确。

　　Maisa推出的Maisa Studio平台，旨在解决企业AI部署中高达95%的失败率问题。该平台允许非技术业务人员通过自然语言创建和部署“数字员工”，同时其“工作链”透明框架和专有的“知识处理单元（KPU）”技术，能够确保AI流程的每一步都可被监督和审计，并大幅减少AI模型的“幻觉”现象，确保输出结果的准确性和可信度。目前，该平台已成功服务于全球银行、汽车制造商、能源公司等对合规性和可信度有严格要求的行业。

　　Assort Health是一家专注于通过人工智能技术优化医疗机构前端运营的创新型公司，公司的业务是利用生成式AI为医疗机构提供语音AI代理服务，最初专注于骨科和物理治疗诊所，现在已将服务扩展到妇产科、皮肤科和牙科等其他专业领域。其核心产品是一个智能化的患者沟通和分流平台，该平台利用先进的自然语言处理和机器学习技术，能够自动处理大量的患者来电和信息，准确理解患者的需求，将其智能地引导至最合适的部门或医疗人员，可处理如预约安排和取消、回答常见问题等高频次的重复性电话任务，还能像顶级接线员一样处理复杂的日程安排，并在与人类代理交接时提供完整的上下文信息。根据客户反馈，该解决方案在短短30天内将呼叫等待时间从11分钟减少到1分钟，并将呼叫放弃率降低了57%至81%，同时还能处理高达53%的预约量，并实现24/7全天候可用。

　　Eyebot最近宣布完成了一轮2000万美元的A轮融资，本轮融资由General Catalyst领投，现有投资者AlleyCorp、Baukunst、Village Global和Ubiquity Ventures跟投。Eyebot致力于通过其创新的90秒视力测试自助服务亭来革新眼部护理行业。这些自助服务亭为用户提供由执业眼科医生审核的眼镜处方，旨在降低眼部护理的成本并提高其可及性。最新一轮资金将用于扩大其在美国市场的部署，预计将在数百个新地点设立服务亭。此外，Eyebot还将利用这笔资金深化与眼科专业人士的合作，并扩大其临床和工程团队，以支持产品创新。

　　Eyebot是一家专注 AI 赋能自动化视力测试技术的健康科技公司。其核心业务是通过部署在商场、药店、杂货店等高流量地点的90 秒视力测试亭，为消费者提供免费、便捷的视力筛查服务，同时为眼科专业人士（ECPs）搭建高效获客与前置筛查渠道，形成独特的 “医疗服务漏斗” 模式。公司核心产品为全自动视力检测亭，用户无需预约、无需验光师在场，按屏幕指引即可在90秒内完成检查，系统生成的眼镜或隐形眼镜处方会经持证眼科医生审核，确保合规性。该测试亭日吞吐量超300次，远高于传统检查室15人的上限，截至目前已完成超4.5万次免费测试，计划未来年测试量超50万次。2024年起，公司与Zenni Optical合作，先在波士顿部署测试亭，后续逐步扩展至新英格兰地区，2025年计划在美国数百个新地点扩张。

　　FriendliAI是一家专注于生成式AI基础设施服务的企业，核心业务为各类企业提供高效、经济且稳定的生成式AI部署解决方案，助力企业将AI模型顺利落地生产级业务场景。FriendliAI的核心服务体系分为三类，分别是提供固定专属计算资源、满足算力稳定性需求的专属端点服务，无需企业自行管理服务器、集成工具且支持多模型性能对比的无服务器端点服务，以及适配AWS等主流云平台、可在企业自有环境部署以保障数据隐私的容器服务。从实际应用价值来看，该方案能帮助企业实现50%-90%的成本节约，减少6倍显卡使用量，任务处理吞吐量提升10.7倍、延迟降低6.2倍，韩国电信运营商SKT引入后AI处理效率提升5倍且成本降低三分之二，聊天机器人企业NextDay AI则通过该方案减少超50%显卡使用量；此外，公司还提供AI运行状态监控、问题排查功能，支持根据业务需求自动调整资源配置，并通过多重措施保障企业数据安全，为AI应用稳定运行提供全面支撑。

　　Splight的核心产品是一款先进的软件平台，而核心技术则是其动态拥塞管理（DCM）平台，DCM平台利用专有AI算法和实时电网数据，可将电池储能、数据中心等快速响应资产转化为电网的运行工具，不仅能将现有输电容量增加2到3倍、提升电网可靠性，还区别于依赖天气等可变条件的传统动态线路评级（DLR）方案，为电网引入了全新的可靠性层，且该解决方案部署无需新建输电线路或硬件，能大大缩短新发电机和大型负载的并网时间，公司甚至声称可显著缩短乃至消除平均长达五年的电网并网等待时间。除DCM平台的核心能力外，其整体软件平台还具备实时监控和分析电网、发电厂、储能系统等设备大量数据的功能，通过强大的预测分析能力可预测设备故障、优化维护计划，从而最大限度减少停机时间与运营成本，同时还能对能源的生产、存储和消耗进行智能调度，尤其在风能、太阳能等间歇性能源的管理方面，能有效提升电网稳定性与可再生能源利用率，服务对象涵盖公用事业公司、数据中心、AI设施、可再生能源发电商以及大型工业用户等。

　　Barti致力于为眼科诊所提供AI驱动的电子健康记录（EHR）和诊所管理软件的端到端操作系统，公司的核心使命是帮助眼科专业人士将更多时间用于患者护理，减少文书工作时间。其业务是通过一个平台整合临床、运营和财务工作流，取代眼科诊所通常使用的多个不兼容的软件系统，为眼科护理行业提供完整的 “一站式” 运营系统。其核心技术是为眼科量身定制的AI Scribe功能，能够将医生和患者的对话实时转化为结构化的病例记录，减少文档工作量和手动输入。公司还计划推出更复杂的 “AI 代理”，以自动化80%的日常行政工作，这些代理将具备处理电话、优化库存、提交保险索赔和分析临床图像等能力。

　　在业务与产品方面，Central主要围绕两类核心能力展开。一方面，作为专注于为初创企业提供“自治后台平台”的AI公司，其利用人工智能自动化处理薪酬、人力资源、会计、税务和合规性等创始人头疼的运营任务，平台核心优势是与Slack深度集成，创始人无需学习复杂传统软件，通过简单对话式请求即可在Slack中管理所有后台事务，如同拥有“虚拟队友”；同时，平台与Puzzle等现代会计平台API集成，实现实时财务数据访问和AI驱动的智能交易分类，AI可自动处理多数交易，无法自动分类的会通过Slackbot实时询问，减少创始人手动输入和与会计师沟通的工作量，带来财务状况“即时可见性”，无需等待周度或月度报表，旨在“消除”而非仅“简化”繁琐后台工作。另一方面，公司也提供API开发和管理相关服务，其全面平台能解决现代软件开发中的“API混乱”问题，为开发者提供统一界面，用于发现、测试、监控和管理所有内部及外部API，核心产品可自动生成API目录、提供强大搜索功能，并支持开发者在集中环境中协作调试，以提升开发效率、增强API可靠性与安全性。

　　业务层面，Kira主要提供两大核心能力：一方面是AI驱动的支付基础设施，通过一套“全能”API，支持企业轻松集成三类关键服务——跨境支付（尤其在新兴市场可大幅降低传统汇款成本、缩短到账周期）、全球薪资发放（实现企业对跨国员工/承包商的自动化薪资管理）、稳定币数字钱包（助力企业为用户提供美元资产持有与增值服务）；另一方面是AI赋能的运营与合规解决方案，通过AI代理自动完成KYC/KYB身份验证、实时反欺诈监控及多币种国库管理，既提升合规安全性，又降低企业运营成本。市场定位上，Kira重点布局拉丁美洲等新兴市场，这类地区对高效、低成本的跨境金融服务需求旺盛。