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TPAMI | DC-SAM：打破SAM交互限制，基于循环一致性的图像与视频上下文分割方法
北京邮电大学联合南洋理工大学等机构发表论文，提出 DC - SAM 框架及 IC - VOS 基准。DC - SAM 含特征融合、正负双分支循环一致性提示生成等部分，实验在多基准测试获 SOTA 性能，为视觉大模型落地提供方案。
大模型长脑子了？研究发现LLM中层会自发模拟人脑进化
帝国理工学院等机构研究人员发表论文，指出大型语言模型（LLM）学习中会自发演化出类似生物大脑的协同核心结构。研究对多个模型剖析，揭示其内部处理规律，为大模型可解释性开辟新路径。
VLNVerse“宇宙降临”：吴琦团队交出2025具身导航最终答卷
自2018年吴琦团队发表首篇VLN论文后，领域碎片化问题凸显。2025年末其推出全栈平台VLNVerse，涵盖场景生成、物理模拟、任务基准和通用模型，欲打通Real2Sim2Real，推动VLN向Embodied VLN跨越。
是个公司都在用AI Agent，但大家真的用明白了吗？？| MEET2026圆桌论坛
量子位MEET2026大会圆桌环节，联汇科技赵天成、小宿科技杜知恒、蚂蚁集团徐达峰围绕AI Agent革新进程讨论。涉及工作方向、落地案例、指标、卡点、演进方向及新阶段标志等，为行业发展提供见解。
谷歌发布智能体Scaling Law：180组实验打破传统炼金术
谷歌新论文通过180组实验找到智能体的Scaling Law（定量扩展原则），在四个基准测试评估，推导预测模型，实验结果颠覆直觉，还量化阻碍因素，发现不同模型协作性格，为智能体部署决策提供支撑。
谢赛宁、李飞飞、LeCun联手提出多模态LLM新范式，「空间超感知」登场
纽约大学助理教授谢赛宁与李飞飞、Yann LeCun 合作提出「Cambrian - S」，迈出视频空间超感知探索第一步。该研究引入 VSI - Super 基准，还提出预测性感知范式，在空间认知任务上有提升，相关论文值得视频多模态研究者参考。
大模型是否对问题难度有预判？最新研究揭示 LLM 内部的“难度感知机制”
近期论文《Probing the Difficulty Perception Mechanism of Large Language Models》系统性解答大模型能否感知问题难度等问题。研究基于数据集在主流 LLM 上训练轻量线性探针，定位负责难度感知的注意力头，还发现不同模型表现有差异。
八年后，Meta教会了Transformer「显式思考」
10月20日Meta上线新论文《The Free Transformer》，作者François重写Transformer思维方式，造出Free Transformer新架构。它在解码器内加入随机潜在变量，让模型生成内容前先‘思考’，实验显示在多任务上性能显著提升。
墙体的AI革命！智能超表面如何让建筑「听懂」6G信号？
在5G基站功耗高、室内信号衰减成瓶颈的当下，文章探讨6G如何借智能超表面和建筑无线友好性优化室内流量。还分析建筑设计对信号的影响，以及人类移动行为给超表面嵌入建筑信道带来的挑战。
《AI时代下，中国低/零代码市场发展研究》报告正式发布 | LowCode低码时代
《AI时代下，中国低/零代码市场发展研究》报告发布，指出低/零代码技术渗透率提升，主流厂商提供全链路方案。生成式AI与低/零代码融合成趋势，市场稳定增长，企业对平台综合能力要求提高。