软银集团宣布将在法国投资高达750亿欧元，建设总容量达5吉瓦的AI数据中心，这是其在欧洲最大的AI基础设施投资。首阶段投资450亿欧元，在上法兰西大区建设3.1GW数据中心，选址敦刻尔克、博斯凯尔和布尚，预计2031年完成。软银还将与施耐德电气合作在敦刻尔克港建立先进制造集群，生产数据中心模块和机柜，推动本地化供应链发展。项目预计创造数千个高技能岗位，利用法国低碳电力优势。软银同时与Sesterce成立合资企业开发博斯凯尔1GW园区，并设立1亿欧元基金支持当地AI应用。

DeepSeek发布「以视觉原语思考」多模态技术范式，将边界框和点坐标嵌入推理链，解决现有多模态模型因语言指代模糊导致的「Reference Gap」问题。架构基于DeepSeek-V4-Flash MoE语言模型和自研ViT视觉编码器，实现高达7056倍视觉token压缩比，仅需约90个KV缓存处理800×800图像。团队构建超4000万条冷启动训练数据，模型在迷宫导航（66.9% vs GPT-5.4的50.6%）和路径追踪（56.7% vs 46.5%）等拓扑推理任务中显著领先，论文强调「指更准」比「看更多」更重要。

AI大模型公司MiniMax于5月29日与中信证券签署辅导协议，正式启动A股IPO进程，计划登陆科创板实现A+H双平台布局。MiniMax成立于2022年初，2026年1月港交所上市创下最快AI公司IPO纪录。港股股价较发行价上涨超400%，市值约2634亿港元。业务数据强劲：全球用户约3亿，服务超百万客户，过去两个月ARR实现翻番增长超3亿美元。此前智谱AI已聘请国泰海通推进科创板上市，两家中国大模型公司有望在A股会师。

NVIDIA联合清华大学等机构发布Gamma-World，首次系统解决多智能体世界模型的身份对称性和计算效率两大瓶颈。通过正单纯形顶点编码实现玩家身份对称表示，支持任意数量玩家无需重训练；引入hub token通信枢纽将计算复杂度从平方级降至线性级。模型在双人Minecraft协作中表现优异，仅用两人训练数据即可零样本泛化到四人场景。三阶段蒸馏训练实现24FPS实时推理。该框架为Physical AI提供可扩展交互数据生成能力，有望打破物理交互数据稀缺瓶颈。

苹果团队推出PICO感知图像编解码器，首个系统性针对人类视觉感知优化的实用型学习编解码器。与传统优化PSNR等数学指标不同，PICO直接以人类主观质量为优化目标。三大技术创新：单次上下文模型解决熵编码速度瓶颈、TextFidelityLoss防止文字区域GAN幻觉、TilingArtifactLoss消除分块边界伪影。大规模人类主观评测显示，相比AV1、VVC、JPEG AI等标准节省57%-70%比特率，同时在iPhone上实现毫秒级编解码速度。

快手开源Keye-VL-2.0-30B-A3B多模态大模型，首次将DeepSeek的DSA稀疏注意力引入多模态场景。模型总参数30B、激活参数3B，在VideoMME V2、LongVideoBench等多个视频理解基准上超越Qwen3-VL-235B-A22B等更大模型。DSA使长序列Prefill成本降低50%，支持小时级视频高效理解。模型还首次在多模态基座中原生嵌入Agent协作机制，在LivecodeBench、SWE-bench等基准上表现领先。采用MOPD技术解决多任务学习的灾难性遗忘问题，Context-RL抑制幻觉。

Waymo第六代机器人出租车Ojai在旧金山等三座城市开始试运营。新一代车型传感器数量减少42%，单车成本降低7.5万美元，推动自动驾驶商业化规模落地。传感器精简并未牺牲安全性，而是通过更高效的传感器融合和软件算法实现同等或更优的感知能力。这标志着Waymo在降低硬件成本、扩大运营规模方面迈出重要一步，有助于加速无人驾驶出租车服务向更多城市推广。

OpenAI尚未发布的GPT-5.6模型代号"Iris"在系统日志中被发现，上下文窗口达到150万token，预计6月初发布。这一泄露继此前GPT-5.5在Codex平台意外曝光后再度引发关注。150万token的上下文窗口将大幅扩展模型处理长文档、大型代码库等场景的能力。OpenAI目前正处于秘密提交IPO文件阶段，目标估值超8500亿美元，新模型的发布节奏与上市进程密切相关。

Arm开源了Metis安全框架，采用Agent式AI和语义推理检测跨组件复杂漏洞。在内部基准测试中，以GPT-5.5-Cyber为基础模型，Metis漏洞识别准确率达98%，而传统SAST工具仅6%，真阳性率提升达10倍，误报减少约50%。Metis基于Apache 2.0许可开源，支持任何OpenAI兼容LLM，覆盖C、C++、Python、Go、TypeScript、Rust等多种语言，可与现有SAST工具集成验证其发现。框架通过自然语言摘要提供可操作的漏洞解释，加速修复流程。

波士顿儿童医院报告，通过部署企业级AI系统已实现40种罕见病的诊断，节省6万小时工作时间，并重新分配了700万美元劳动力成本。目前超过三分之一的员工每天使用AI，应用覆盖研究、临床和行政50多个工作流程自动化。医院建立了安全的内部ChatGPT环境，确保数据隐私。这一案例为医疗领域AI规模化部署提供了具体成效参考，涵盖诊断数量、工时节约和成本优化三个关键维度。