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单次训练横扫9个基准，遥感检测最大数据集与基础模型框架问世

北京航空航天大学团队发布面向通用遥感目标检测的大规模数据集与基础模型框架 LEVIRDet，构建了 LEVIRDet - 159 数据集，提出 LEVIRDetNet 模型。前者为训练泛化能力强的模型提供新数据基础，后者在多基准测试中表现出色。

清华大学团队推出Dolphin模型，仅用6M参数，通过离散化视觉编码和热扩散注意力机制，实现单次推理精准分离语音，速度提升6倍以上，在多项基准测试中刷新纪录，为端侧设备部署开辟新路。

近日，香港大学MaRS Lab张富副教授团队研发的FAST-LIVO2获IEEE TRO傅京孙纪念最佳论文奖。该论文由华为天才少年郑纯然一作，提出新的SLAM技术思路，项目开源受关注，相关技术也在向产业延伸。

当下视觉生成中，开源模型在逻辑推理生成任务上频频翻车，与闭源模型有差距。浙大与阿里团队提出Unified Thinker，将思考与执行解耦，构建数据集、采用创新算法，实验显示其有效提升逻辑执行准确度。

谷歌DeepMind研究团队发表论文提出生成式数据精炼（GDR）方法，不直接生成新数据，而是用大模型净化原始数据，保留有用信息。该方法能解决数据枯竭、隐私等问题，实验显示效果良好。

Google 发布原生多模态向量模型 Gemini Embedding 2，推动 Omni Embedding 发展。Jina AI 团队分享从多模态大模型中「拆」出音频向量模型的经验，介绍架构、训练数据，对比四种做法，还提及评测、应用场景及结论。

Symbiosis Robotics放出机器人开卡丁车新演示，还推出Direct Perception Control（DPC）。它取消中间运动表示，让模型结合画面、任务和身体反馈直接算关节与手部目标，团队还整理15,010小时具身数据。

谷歌DeepMind团队用Gemini证明代数几何新定理，获斯坦福教授认可；Grok 4.20解决Bellman函数难题；GPT 5.2处理高阶数学问题能力惊人。陶哲轩预言AI或独自攻克部分埃尔德什问题，2026年或成「ASI元年」。

布朗大学和机器人与人工智能研究所团队提出 NovaFlow 框架，利用视频生成模型常识知识，让机器人“看片”自学。它将任务理解与控制解耦，通过生成视频提取动作流，实现零样本操控，为通用机器人提供新路径。

阶跃星辰团队探索自回归图像生成新路径，推出 NextStep-1。它直接在连续视觉空间自回归生成，架构简洁，实现端到端训练。模型有高保真生成和编辑能力，Benchmark 表现佳，但也面临稳定性等挑战。