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ParScale：一种全新的大模型Scaling Law
文章提出并行扩展（ParScale）路线，在不增模型参数下，通过引入并行流提升性能。新扩展定律打破传统范式，两阶段后训练策略降成本，还适用于边缘设备，研究仍在进行。
文生图进入R1时代：港中文MMLab发布T2I-R1，让AI绘画“先推理再下笔”
港中文MMLab团队发布首个基于强化学习的推理增强文生图模型T2I - R1。它提出双层级CoT推理框架和BiCoT - GRPO强化学习方法，解决生成评估难题，为多模态生成提供新范式。
搜索智能体也需要「操作系统」：SearchOS 开源多智能体协作框架
人大和蚂蚁的 SearchOS 研究，给出搜索智能体在长程任务中问题的答案。它借鉴数据库理念，做了多项核心设计，在开放信息检索基准评测领先，已提供多种使用方式，值得长程调研尝试。
微小目标漏检只是因为小？从数据到代码：一文读懂 AI-TOD-R 与 DCFL 如何解决旋转微小目标检测
此文指出旋转微小目标检测存在数据空白、学习偏差、特征易丢失等难题，提出AI-TOD-R数据集、全检测范式基准和DCFL框架。DCFL可缓解偏差，在8个数据集达SOTA，还给出实战代码案例。
LabVLA：当AI走进科学实验室，浙大x上海 AI Lab联合探索科学具身智能
浙江大学与上海人工智能实验室联合推出 LabVLA，探索更具泛化能力的科学具身智能范式。团队构建仿真数据引擎 RoboGenesis 与语料 LabEmbodied - Data，LabVLA 在多测试中表现良好，还将探索多场景应用。
HyperEyes：从「搜得更深」到「搜得更宽」，并行多模态搜索智能体的效率革命
小红书研究团队提出 HyperEyes 模型，打破现有多模态搜索智能体串行处理模式困局。通过全栈设计实现并行多模态搜索范式跃迁，在多基准测试中表现优异，证明准确率与效率可协同进化。
agent未来落地的收敛形态
当前agent开发变重，基模优化与agent开发脱钩。后续落地的技术收敛范式是将基模训练和agent开发有机结合，有模型更小、agent更智能、基模深入业务场景带来新想象力等好处。
专治Demo玩家：「具身灵巧操作奥林匹克」大赛三项第一，全被国内这家公司拿下
星动纪元凭借自研VLA具身智能模型，在具身界灵巧操作奥林匹克Benjie's Olympics大赛中，于翻袜子（银牌难度）、开锁和剥橘子（金牌难度）三项任务上击败技术领先者PI，拿下全球第一，展现全栈技术优势。
CHI 2026 Best Paper｜社会模拟迈入可控、可量化时代：为AI Agent加上「认知滑条」
UCSD团队在CHI 2026 Best Paper论文CoBRA中提出可量化、可验证、可复现的Agent控制框架。它将经典社会科学实验转化为校准环境，使Agent行为可控，标志着AI社会模拟走向实验科学范式。
Skills刚火，就有零Skill的Agent来了…
Skills爆火之际，云玦科技团队提出不用Skills的零Skill Agent。它以Gemini 3 Pro为后端，在多个评测集表现出色。采用原位自进化框架，开源且成本低，或助力开源模型弯道超车。