OpenAI反挖四位特斯拉、xAI、Meta高级工程师，目标星际之门

本周二消息，OpenAI从特斯拉、xAI、Meta等公司挖来四位工程师加入扩展团队，该团队负责“星际之门”项目，构建AI基础设施。此前Meta挖走多位OpenAI员工，OpenAI承诺正面交锋。

VL-LN Bench：模拟「边走边问找具体目标」的真实导航场景

上海人工智能实验室等研究者完成VL - LN Bench，模拟真实导航场景。它构建自动化数据收集管线，依托InternVLA - N1训练评测。结果显示主动对话可提升表现，但当前方法在实例感知对齐等环节有短板。

字节即梦张楠：帮人类提升创造力，才是更有意义的「目标函数」

在极客公园IF 2026创新大会上，张鹏与字节跳动即梦张楠探讨人与AI等内容。还放映AI短片《老妈的心愿》，全程由AI创作。张楠介绍合作计划，谈及创作挑战、AI与人关系、Sora与抖音差异等内容。

Meta开源多语言语音识别系统，支持1600种语言，可轻松扩展新语种！

Meta研究团队开源Omnilingual ASR，能理解1600种语言，用几条语音 - 文本配对样本就能零样本扩展新语种。提供三种架构，满足不同需求，性能超现有多语种模型，应用场景广泛。

ASO是什么意思？ASO目标与工作内容，ASO常见误区（基础篇）

98%准确率！这个双分支AI模型，精准识别木薯叶病害（附代码）

2026年3月论文DenseSwinV2提出双分支AI模型，结合CNN与Transformer，加通道注意力模块突出病害特征。该模型分类木薯叶病害准确率达98.02%，还给出简化版代码，有落地价值。

夜间感知新突破！北航等提出红外主导的高效目标检测方案 | ECCV'26

在复杂视觉场景中，传统RGB - IR多模态检测方法在低照度等场景下因RGB退化影响检测效果。北航等团队提出的InfraNet，以红外为主，用质量感知机制控制RGB引导，在多数据集取得强竞争力结果。

YOLO12改进引入DINOv3少样本目标检测精度飙升，分享训练自定义数据集代码

Meta 人工智能研究院的 DINOv3 是基于自监督学习的视觉大模型，解决诸多问题且无需微调，在多任务表现出色。将其引入 YOLO12 后，在不同规模数据集上检测性能显著提升，还分享训练自定义数据集代码。

AI 叙事重塑科技投资，市场 Hype 中如何识别真正的 AI Winners？｜AGIX 年度回顾

文章复盘 AGIX 方法论，其指数年初至今回报优，跑赢多行业指数。Mega 7 公司在 AI 发展中分化，市场为“AI 确定性”买单。AGIX 持仓分三板块，其高成长伴随高波动，但风险收益比佳。

IEEE TPAMI 2025 | 北京大学提出LSTKC++，长短期知识解耦与巩固驱动的终身行人重识别

北京大学周嘉欢团队在IEEE TPAMI发布LSTKC++研究成果。该框架引入长短期知识解耦等机制，保障模型学习新知识和记忆历史知识。代码已开源，研究在性能和效率上优势明显，有广泛应用价值和拓展空间。