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不是视频模型“学习”慢，而是LLM走捷径｜18万引大牛Sergey Levine
UC伯克利大学副教授Sergey Levine提出，为何语言模型从预测下一词中学到很多，视频模型从预测下一帧却学得少。他指出LLM可“抄近路”模仿人类推理，像在“柏拉图洞穴”中，还探讨了AI走出困境的方法。
清华开源首个股票k线大模型
清华开源首个股票K线大模型Kronos，是专为金融市场K线序列预训练的模型，处理金融数据高噪声特性。采用两阶段框架，有安装、预测步骤，还有批量预测方法，项目地址为https://github.com/shiyu-coder/Kronos。
NUS LV Lab新作｜FeRA：基于「频域能量」动态路由，打破扩散模型微调的静态瓶颈
在大模型时代，参数高效微调（PEFT）已成为迁移大规模扩散模型至下游任务的标准范式。但现有微调方法多采用「静态」策略，忽略扩散生成过程内在规律。新加坡国立大学LV Lab等机构提出FeRA框架，通过频域能量动态路由，实现高效微调。
AAAI 2026 Oral | 拒绝「一刀切」！AdaMCoT：让大模型学会「看题下菜碟」，动态选择最佳思考语言
多语言大模型面临语言选择难题，现有跨语言推理方法存在缺陷。新加坡研究团队推出AdaMCoT框架，通过自适应路由机制动态选语言推理，提升跨语言事实推理准确性与一致性，效果超越传统方法。
突破三维感知瓶颈：魔芯科技发布VGGT系列成果，实现动态高保真重建并获新一轮融资
魔芯科技联合同济大学等团队，基于 VGGT 架构发布四项成果，突破三维感知在流式处理、动态鲁棒性和精细感知上的瓶颈。还获新一轮融资，后续将加大对空间智能与世界模型技术投入。
打破「数据暴力」预训练惯性，阿里Qwen、上交大等提出预训练动态数据选择范式OPUS
阿里Qwen、上交大等团队提出预训练动态数据选择范式OPUS，打破“数据暴力”预训练惯性。它将数据选择与优化器更新轨迹对齐，提升预训练效率与下游泛化表现，实验显示其“效率+性能”双提升。
Wabi 创始人的 7 个预测火了，给 AI 而非人类做的数据库ARR 一年涨了6 倍
Wabi创始人Eugenia Kuyda《Consumer AI predictions》总结7个消费端AI产品预测，如无屏幕和全时监听设备难成功、2030年AI机器人细分、效果营销将死等。还有一给AI的数据库产品，ARR一年涨6倍。
Agent面向结果交付，技术正从单点突破加速转向工程与系统竞争 |《中国软件技术发展洞察和趋势预测研究报告 2026》正式发布
2025 年技术热点不断，竞争重心从单点突破转向系统级等竞争。InfoQ 研究中心发布《中国软件技术发展洞察和趋势预测研究报告 2026》，盘点技术发展，还展望 2026 年十大技术趋势。
机器人GPT时刻！英伟达WAM赋予全机器人零样本操作能力
英伟达发布世界动作模型 DreamZero，通过耦合视频生成与动作预测，让机器人有物理直觉，能在陌生环境完成复杂任务。它用异构数据学习，适配不同机体，还经优化实现高速推理。
让方程发现走向超大规模系统——《Predicting Dynamics of Ultra-Large Complex Systems by Inferring Governing Equations》精读笔记
论文《Predicting Dynamics of Ultra-Large Complex Systems by Inferring Governing Equations》提出Sparse Identification Graph Neural Network（SIGN），将方程发现工作流重新安排，在多类系统实验中展现可扩展性与长期预测能力，还在海表温度数据中恢复出共享动力学表达。