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AI一眼认出95万物种，还能分辨雄雌老幼，2亿生物图像炼成“生命视觉”大模型

俄亥俄州立大学团队用2亿生物图像训练BioCLIP 2模型，取得最优物种识别性能。它在无相应监督信号的非物种任务中，准确率远超DINOv2，还涌现出物种间生态对齐、物种内差异分离等生物学理解。

Cursor模型更新至Composer 2.5，测评成绩亮眼，性能接近Claude Opus 4.7，价格仅为其1/10。该模型以Kimi打底，在训练栈上做了改进。此外，Cursor与马斯克达成算力合作，走上自研之路。

VLM在3D空间推理上表现不佳，且缺乏合适测试基准。匹兹堡大学团队提出InfiniBench框架，用LLM Agent迭代优化和聚类策略，可按需生成3D场景，还能精准定位大模型空间推理缺陷。

LeCun团队推出PEVA模型，让具身智能体学会人类“预判能力”，首次实现16秒连贯场景预测。它结合结构化动作表示与条件扩散Transformer，用真实数据训练，解决长时序问题，还能筛选最优动作。

随着文本领域思维链推理机制成功应用，研究者将其引入视觉理解任务。现有模型有局限，本文提出UV - CoT新框架，设计无监督数据生成与偏好优化机制，提升模型能力，摆脱对人工标注依赖。

Qwen全新非思考模型Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507上线，仅激活3B参数，性能媲美顶尖闭源模型。相比前代，推理、对齐和长文本处理能力大幅提升，在通用能力上也全面进步，适合复杂人机交互应用。

随着文本到视频扩散模型发展，AI视频生成有进展，但开源模型处理多事件提示词时存在技术瓶颈。西湖大学团队提出免训练框架SwitchCraft，引入注意力控制机制，入选CVPR 2026，代码已开源。

阿里通义团队开源电影级视频生成模型Wan2.2，将光影、色彩、镜头语言装进模型，支持60多参数自由组合。它是业界首个用MoE架构的视频生成模型，推理省计算资源，性能超主流模型，获国外网友盛赞。

用强化学习让LLM具备推理能力耗费颇高，计算量会二次级增长。Mila和微软研究院等团队提出马尔可夫式思考机，重构强化学习形式，让计算量呈线性，实验效果显著，还能与先进模型兼容。

阿里国际发布多模态大模型Ovis2.5，在OpenCompass综合得分提升，保持SOTA水平。它在原生分辨率视觉感知等三方面突破，有9B和2B两版本，代码、模型等资源已开源，技术原理涉及架构、训练与数据。