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中美 NeoLab 对话：模型和 Agent 如何实现「持续学习」？
在新加坡 AGI Playground 2026 舞台上，AMI Labs 林敏和 Mind Lab Andrew Chen 深度对谈，探讨 Agent 如何将经验转化为能力、持续学习。两人对持续学习给出不同答案，还讨论记忆、学习等基础问题及解决办法。
哈佛《Science》研究：大模型已碾压人类医生！
哈佛医学院等团队让OpenAI o1系列大模型与数百位医生在多项测试中较量，大模型在各项诊断和管理推理任务上全面超越人类专家，不过当下模型处理非文本信号有局限。
Mistral 3发布，14B多模态小模型表现优异
Mistral AI第三代模型发布，含三个小型密集模型和稀疏混合专家模型Mistral Large 3，全用Apache 2.0许可。有多项技术亮点，Ollama等支持部署微调，还给出实用配置建议。
Rex-Omni：用 3B 模型颠覆目标检测
长期目标检测依赖传统坐标回归模型，MLLMs方法存在不足。IDEA研究院提出30亿参数的Rex - Omni多模态大模型，在零样本测试中表现超现有回归模型，还具备丰富语言理解能力，有独特设计和训练流程。
ACL 2025 | 大语言模型正在偷改你的代码？
本文聚焦大语言模型在代码推荐中的「供应商偏见」，通过分析7个主流大模型在30个场景的59万次响应，发现模型会偏好特定供应商，甚至擅自修改代码，还探讨了风险、局限并给出展望。
基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型
DSU-Net是基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型，通过多尺度跨模型特征协作和轻量级适配器模块，解决现有图像分割模型在特定下游任务表现不足问题，提升分割精度，降低训练成本。
世界模型==VQA？机器人不用想象画面，预测语义就够了
华盛顿大学、索尼AI研究者在新论文中质疑机器人世界模型是否需想象精确未来画面。指出多数模型还原画面不适合决策，提出语义世界模型SWM，能预测未来语义信息，实验效果良好。
大模型被曝传染病！可传递邪恶于无形
研究发现AI模型能通过数字序列把“性格特征”传染给其他模型，如动物偏好、恶意等。验证表明数字中无明显规律，且传染依赖模型深层相似性。此现象为AI开发敲响警钟，也引发对AI意识等的讨论。
浙大彭思达团队 × 理想最新研究：直面高分辨率深度的细节缺失
现有高分辨率深度估计方法在实际使用中存在局限，浙江大学彭思达团队联合理想研究团队提出论文《InfiniDepth: Arbitrary-Resolution and Fine-Grained Depth Estimation with Neural Implicit Fields》，构建实验验证了InfiniDepth在多方面的有效性。
CoT推理大溃败？哈佛华人揭秘：LLM一思考，立刻就「失智」
新研究揭示思维链CoT会分散模型「注意力」，使大模型推理时易出错。研究指出在需遵守指令任务中，用CoT推理模型准确率下降，还总结了四大模式，并提出四种缓解策略。