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Meta新突破！跨模态生成告别噪声：流匹配实现任意模态无缝流转
Meta与约翰霍普金斯大学联合推出CrossFlow框架，实现跨模态生成新突破。它基于流匹配提出新范式，无需依赖噪声分布等，在多任务上媲美或超最优算法，训练成本低、速度快，还能适配多任务。
Light-X来了！全球首个「镜头×光照」双控4D视频生成框架，单目视频秒变电影级
新加坡南洋理工大学等科研机构联合推出Light - X，全球首个「镜头×光照」双控4D视频生成框架。它解耦相机与光照，在扩散模型中融合，还构建Light - Syn数据管线，实验显示其效果显著优于现有方法。
自回归模型杀回图像生成！实现像素级精准控制，比Diffusion更高效可控
当下AI图像生成领域，Diffusion模型虽为主流，但在精准控制上有不足。伊利诺伊大学香槟分校等机构研究者提出MENTOR框架，用自回归模型实现像素级精准控制，比Diffusion更高效可控。
Energy | 西工大史子颉、高传强等：三维风力机叶片动态失速数据融合建模研究
动态失速威胁风力机叶片安全与发电效率，传统模型有局限。西工大团队开发数据融合神经网络与动量叶素理论耦合框架，能高效高精度预示三维叶片动态失速，虽部分工况有偏差，但预测精度显著提升。
Skywork AI | 发布Super Agent，一站式搞定写作、开发、分析与创意内容生成
去年谷歌定义了Agent，如今随着大模型发展其能力升级。Skywork AI推出Super Agent平台，有5个专家AI agent和1个通用AI agent，能生成多类型内容且支持溯源。它突破行业瓶颈，还开源相关框架和MCP。
首个时空时序推理框架：让大模型真正读懂时空数据 | ACL'26
STReasoner是首个结合时间序列、空间结构和自然语言的推理模型，能识别异常源、追踪影响路径。研究团队构建数据生成框架和评测基准，采用三阶段训练策略，模型在多任务表现优，成本低且泛化能力强。
大模型外挂“三维物体知识库”来了，大幅增强机器人长程自主操作能力
现有视觉语言大模型（VLM）能让机器人理解指令，但在操作中缺三维空间知识。近日研究提出 RAM 框架，它像“三维物体知识库”，为 VLM 补充空间知识，经 14 项实验验证其操作能力，还探索了在铰接与柔性物体操作中的应用。
抛弃预定义Tool，首次提出通过动态工具生成的Agentic多模态Reasoning，破31%涨幅
视觉推理任务中，传统多模态大模型依赖预定义工具，灵活性与领域适应性差。PyVision 框架首次让 MLLM 在推理中实时生成、执行并迭代 Python 工具，在多类任务中显著提升性能，实现范式跃迁。
单GPU搞定高清长视频生成，效率×10！引入Mamba机制突破DiT瓶颈 | 普林斯顿&Meta
普林斯顿大学和Meta联合推出新框架LinGen，以MATE线性复杂度块取代传统自注意力，使单张GPU能在分钟级生成高质量视频。它在视频质量上优于DiT，减少FLOPs和延迟，与先进模型相当。
长文本生成迎来新突破：拓元智慧推出 DrDiff ，实现效率与质量双提升
拓元智慧联合多团队开发出 DrDiff 框架，解决长文本生成中效率与质量难兼顾问题。其核心是“动态化”，有分层稀疏注意力、动态专家调度、语义锚点状态三个创新组件，经测试表现良好，未来应用值得期待。