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OpenAI去年挖的坑填上了！奖励模型首现Scaling Law，1.8B给70B巨兽上了一课
全新奖励模型「POLAR」采用对比学习范式，摆脱对海量人工标注依赖，有强大Scaling潜力。它衡量训练与目标策略「距离」作奖励信号，用自动化合成数据预训练，小模型能超越大数十倍规模对手。
跨机器、物体与各种任务！RoboScience发布通用具身大模型
RoboScience机器科学发布Visics通用具身大模型并披露VLOA技术架构。该模型从底层搭建全新具身基础表征单元，适配任意机器人、物体和任务。其由具身世界模型和通用操作模型组成，有强大泛化和操作能力。
CVPR 2026 | 1000万段驾驶视频，教会模型如何估计相机位姿
Wayve的LA - Pose研究，不依赖百万级3D标注，从约1000万段未标注驾驶视频自监督学习‘潜在动作’，再用少量3D标注微调，转化为相机位姿估计能力，在多基准上提升精度且泛化能力强。
2026论文解读，ASAHI：自适应切片助力小目标检测，速度提升25%、精度创新高
高分辨率航空图像小目标检测难，传统检测器表现差。2026年4月都灵理工大学团队提出ASAHI，用自适应切片框架，在VisDrone2019上mAP50达56.8%，推理速度比SAHI提升20 - 25%，还介绍了实战代码等。
想进OpenAI？先解出这道题，百万美元算力已就位
OpenAI发起Model Craft Challenge「Parameter Golf」项目，要求在固定数据集上降验证损失，模型产物控制在16MB内，8张H100 GPU 10分钟完成训练。提供百万美元算力，6月招早期人才，挑战3月18日至4月30日。
痛点突破：YOLOv26引入AAttn区域注意力机制，精度提升1.3个百分点
文章介绍YOLOv26引入AAttn区域注意力机制，解决传统机制在复杂场景下的不足。它通过划分特征图区域学习权重，提升检测精度，且实现简单。经实验验证，精度提升显著，还给出实现细节与优化建议。
新研究重新评估 AGENTS.md 文件在 AI 编码中的价值
苏黎世联邦理工学院新论文指出，`AGENTS.md` 文件可能常阻碍 AI 编码智能体。研究构建 AGENTbench 数据集测试，发现 LLM 生成文件降低性能，人类编写文件有边际收益但也增加成本，开发人员对此研究看法不一。
经验记忆黑科技：LightSearcher让AI工具调用减39.6%、推理快48.6%
现有的 RL 驱动的深度思考大模型系统面临准确率与效率的「跷跷板」困境，北邮百家 AI 团队提出 LightSearcher 框架，解决了这一痛点，在保持准确率的同时，显著提升了工具调用效率。
打破确定性魔咒！北航团队提出VBF++：用“不确定性建模”刷新多模态视频推荐 SOTA
北京航空航天大学和北京邮电大学联合提出VBF++框架，将多模态融合从“点估计”升级为“分布建模”。它由上下文感知先验、推荐引导的对抗优化和元学习三大组件构成，在多个数据集上刷新SOTA。
HaluMem：让AI记忆系统的“幻觉”现形——首个面向记忆系统的操作级幻觉评测基准
过去一年，AI Agent的‘记忆能力’成热门话题，但AI记忆存在幻觉问题。为此发布操作级幻觉评估基准HaluMem，它能精准定位幻觉来源，评估主流记忆系统，为构建可靠记忆系统提供方向。