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视觉感知RAG × 多模态推理 × 强化学习 = VRAG-RL
数字化时代视觉信息愈发重要，传统RAG方法处理视觉信息面临挑战。阿里巴巴通义实验室的VRAG - RL将强化学习引入多模态智能体训练，革新检索生成范式，提升视觉语言模型多方面能力，代码已开源。
字节跳动2步突破，复杂文档布局解析，为啥如此惊艳？
文章指出现有文档图像解析方案有局限，介绍字节跳动的Dolphin解决方案。它采用分析 - 解析范式分两阶段解析文档，避免传统方法弊端，运行效率高，还给出训练方案、实战代码和试用链接。
告别AI「鬼画符」！一行指令「复活」王羲之、苏轼，带连笔、懂排版，项目已开源丨ICLR'26
UniCalli由香港科技大学（广州）等团队推出，是全新统一扩散框架，能精准生成书法排版和连笔，将书法生成和古籍识别统一，工作被ICLR2026接收，代码、数据集开源，还有在线Demo。
LaPha：你的Agent轨迹其实嵌入在一个Poincaré球？
经典强化学习动作空间离散有限，但语言模型动作空间几乎无限。上海科学智能研究院联合复旦大学提出LaPha，将智能体行为树映射到潜空间，构造密集奖励、剪枝等，在基准测试中效果显著。
「听觉」引导「视觉」，OmniAgent开启全模态主动感知新范式
针对端到端全模态大模型痛点，浙江大学、西湖大学、蚂蚁集团联合提出 OmniAgent，它基于「音频引导」，用「思考 - 行动 - 观察 - 反思」闭环实现范式转变，在多基准测试中超越开闭源模型。
一图胜千言被实现了！DeepSeek-OCR用图片压缩文本，10倍压缩率
DeepSeek开源DeepSeek - OCR，用图片压缩文本达10倍压缩率且几乎不丢信息。它解决了以往视觉编码器的问题，架构清晰，数据丰富，性能测试亮眼，为解决大模型‘记性差’问题提供新思路。
教多模态大模型学会“反思”和“复盘”，上交&上海AI Lab重磅发布MM-HELIX&AHPO，破解多模态复杂推理难题
上海交通大学和上海人工智能实验室研究团队带来MM - HELIX，这是完整生态体系，赋予AI长链反思性推理能力。其含基准测试、数据集、优化算法，搭载相关技术的模型表现优异，部分成果已开源。
骂得越狠，ChatGPT回答越准！PSU研究实锤，狂飙84%准确率
宾夕法尼亚州立大学团队研究发现，对ChatGPT越粗鲁，它回答越准。实验用含50个基础问题的数据集，改写为五种礼貌等级共250个prompt测试，非常粗鲁时准确率达84.8%，非常礼貌为80.8%。
宇树科技开源UnifoLM-WMA-0机器人模型，离通用机器人又进一步
宇树科技开源UnifoLM-WMA-0模型，用神经物理网络让机器人理解力学规律。它支持两种模式，融合多模态信息，架构精妙。经测试性能强，已真机部署。开源降低门槛，有望推动行业发展。
GPT-5“变笨”实锤，退休教授出了道井字棋送分题，结果它真送了
退休经济学教授用井字棋简单问题测试GPT - 5，其表现拉胯，与“博士级AI”宣传不符。后续操作离谱，或因OpenAI策略调整。此外，OpenAI在测ChatGPT新功能，奥特曼开始炒GPT - 6。