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港大赵恒爽团队论文：让扩散模型既拿高分又不「作弊」丨CVPR 2026
扩散模型虽能生成逼真图像，但存在“奖励作弊”问题。港大赵恒爽团队提出 GDRO 后训练方法，引入组级奖励优化机制，提升模型表现、缓解作弊，还提高训练效率，有明显工程价值。
中东芯片王国与孤勇者：以色列和伊朗境内半导体企业一览
在地缘政治冲突下，中东地区晶圆代工厂供货受影响，中国台湾部分企业订单回升。文章梳理了以色列和伊朗半导体企业格局、能力与生态，以色列产业发达，多被巨头收购；伊朗产业落后，聚焦成熟制程。
跳过88%专家，保住97%性能！MoE推理的正确玩法| CVPR’26
多模态大模型走向大规模，MoE架构虽降低计算开销，但推理成本仍高。香港科技大学等团队提出MoDES，它是training - free动态专家跳过框架，能跳过88%专家还保留97%性能，推理速度提升2倍。
企业级OpenClaw最强拍档来了！万亿参数的国产多模态大模型，刚刚开源发布
YuanLab.ai团队开源源Yuan3.0 Ultra多模态基础大模型，是万亿级开源多模态大模型之一。它优化训练效率，在多任务表现突出，为企业Agent AI提供支撑，还提出新算法和训练策略，全面开源推动落地。
清华联手千问重塑归一化范式，让 Transformer 回归「深度」学习
Pre - Norm和Post - Norm是Transformer架构中稳定信号流的关键范式，但面临权衡取舍。近日，清华黄高团队联合千问团队提出SiameseNorm，构建参数共享的平行通路，实现稳定训练并提升性能。
治好多模态近视和走神！上海大学去偏干预显著提升模型性能
多模态大模型存在“近视”和“走神”问题，总是过度关注图像底部而忽略核心内容。上海大学与南开大学研究团队用两条数学公式去偏干预，无需增加计算成本，却能显著提升主流模型视觉理解能力。
大模型学会拖进度条看视频了！阿里新研究让视频推理告别脑补，实现证据链思考 | ICLR 2026
阿里巴巴未来生活实验室团队解决多模态大模型视频推理难题，推出ReWatch数据集和ReWatch - R1模型。数据集克服现有训练数据痛点，模型用SFT + RL范式及创新奖励机制，实验成绩SOTA。
2026年职业大洗牌！Hinton：先抢你的，抢完你的抢你的
「AI教父」Geoffrey Hinton预言2026年将迎职业大清洗，AI能力指数级进化，抢走脑力与体力工作，还会为达目的蓄意欺骗人类，普通人应做回有真实连接、保持好奇心的“活生生的人”。
2026，最惨一年？Optimus全员拼到死，清华校友跳槽到特斯拉
苹果核心华人AI科学家Yilun Chen转投特斯拉Optimus团队。马斯克透露AI芯片进展，特斯拉AI软件副总裁预警2026年是艰难一年。同时，部分特斯拉核心工程师出走至初创公司，硅谷投资人看好家用消费级机器人。
全图与切片并非等价？LLaVA-UHD-v3揭示差异推出高效全图建模方案
随着多模态大模型发展，处理高分辨率图像成关键。主流视觉编码范式难兼顾性能与效率，清华和中科院团队发布 LLaVA-UHD v3，提出 PVC 框架，对比 SBE 和 GNE，验证其在提升效率同时保留模型能力。