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用多模态LLM超越YOLOv3！强化学习突破多模态感知极限｜开源
华中科技大学、北京邮电大学等多所高校研究团队共同推出纯多模态开源LLM——Perception-R1，该模型用强化学习优化视觉感知，目前论文和代码均已开源，其在视觉任务上表现出色，为后续研究提供强大baseline。
全新线性注意力范式！哈工深张正团队提出模长感知线性注意力！显存直降92.3%！
哈工深张正团队联合多团队发布论文，提出 NaLaFormer 框架，解决线性注意力两大核心缺陷，保持线性复杂度同时精度超越，在多任务表现出色，如超分任务显存降 92.3%。
CVPR 2026｜DROID-W：复杂室外动态场景，也能稳定SLAM
苏黎世联邦理工与微软团队提出 DROID - W 动态 SLAM 框架，即将发表于 CVPR 2026。它不预设动态物体，从多视角观测识别不可靠区域，还提出交替优化方案，在多个数据集表现优。
ICML 2025 | 清华、上海AI Lab等提出傅里叶位置编码，多项任务远超RoPE
长文本能力对语言模型重要，但现有模型训练窗长有限，流行的RoPE也有局限。清华、上海AI Lab团队用傅里叶分析解读其不足，提出傅里叶位置编码FoPE，提升长文本泛化能力，实验表现超RoPE。
刚封杀就反杀！Claude逆天1400亿暴击OpenAI，250万人抛弃ChatGPT
Anthropic一路狂飙，全美市场份额飙至70%，年化收入近200亿美金。Claude表现强大，Claude Code爆火，众多巨头排队付费。但Anthropic与五角大楼冲突，或失去Palantir合作。同时，250万人“退订”ChatGPT，OpenAI紧急修约。
将注意力旋转 90 度！今天，Kimi 的「注意力残差」火了
Kimi团队发布技术报告Attention Residuals，用依赖输入的注意力机制取代标准深度递归，解决传统残差连接的信息稀释和隐藏状态爆炸问题。实验显示其有计算优势，下游任务表现佳。
零样本&少样本横扫12个工业医疗数据集：西门子×腾讯优图新研究精准定位缺陷，检测精度新SOTA丨AAAI 2026
西门子与腾讯优图联合团队提出AdaptCLIP通用视觉异常检测框架，不改动CLIP主干，引入轻量适配器。它兼容零样本/少样本推理，在12个数据集评估表现优，兼顾精度与部署需求。
MemOS：一种用于 AI 应用的记忆操作系统
大型语言模型缺乏记忆管理系统，限制其发展。MemTensor与高校联合开源MemOS，它将记忆视为可管理资源，有三层架构，系统化三种记忆类型。评估显示其在推理、检索、加速等方面表现优异。
强化学习也能预训练？效果可提升20倍，华人新作引爆RL新范式!
伯克利团队提出新方法InFOM，不依赖奖励信号，能在多任务中超强迁移与推理。在36个基于状态和4个基于图像的任务测试中，InFOM表现出色，在jaco任务上改进达20倍。
模型换个Harness就「变笨」？EverMind把自进化从研究推向产品，让AI「越用越聪明」
同一模型换 Harness 表现或大幅波动，暴露自进化走向产品的两个关键问题。EverMind 用 HarnessBank、Raven 与 EverMe 解决，将自进化从研究推向产品，让 AI「越用越聪明」。