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让大模型多模态检索全面超越SOTA！ReCALL框架化解生成式与判别式的范式冲突｜CVPR'26
紫东太初团队联合新加坡国立大学攻克大模型检索难题，其ReCALL框架以‘诊断 - 生成 - 校准’闭环体系解决范式冲突，让大模型变身高效检索器，成果被CVPR 2026录用，刷新SOTA性能。
面向6G环境感知通信！西电开源3Dx3D无线电地图数据集与生成式基准框架
面向6G，西安电子科技大学等团队联合提出高分辨率多模态三维无线电图谱数据集UrbanRadio3D，构建三维无线电图生成框架RadioDiff-3D，弥补了当前主流RM构建方法与数据集的局限。
谢尔盖・布林再次进入「创始人模式」？Google押注「AI自我进化」
据路透社报道，Google联合创始人谢尔盖・布林深度介入AI研发，推动递归式自我改进（RSI）方向。此前Google新一代Gemini旗舰模型发布推迟，内部测试显示在关键领域落后对手，此次调整或为提升研发效率。
1万tokens是检验长文本的新基准，超过后18款大模型集体失智
Chroma团队研究发现，将上下文扩展至1万tokens，18款主流大模型集体“失智”，“智商”非均匀下降，在一些节点会断崖式下跌。研究还设计四项对照实验，证明LLMs性能随输入长度增加显著且非均匀下降。
Agent Skill规范、构建与设计模式
文章深入解析 Agent Skill 的规范、构建与设计模式。介绍了 Skill 规范标准、三层渐进式加载机制和触发机制，阐述了 Skill-Creator 和 Writing-Skills 的核心思想，还总结了 Google 的 5 种 Skill 设计模式，最后指出 Skill 生态已形成完整知识体系。
Qwen3-Next：迈向更极致的训练推理性价比
文章发布Qwen3-Next架构及Qwen3-Next-80B-A3B系列模型，通过混合注意力等改进提升训练推理效率。介绍模型结构、性能优势，还说明使用方法，包括在多平台部署及处理超长上下文，展望持续优化架构。
刚刚，AI大牛Karpathy又提新概念：像细菌一样写代码？
AI大牛Andrej Karpathy继Vibe Coding后提出「细菌式编码」，受细菌代码启发，有小而精简、模块化、自包含特点，其核心是让代码利于共享。它适合快速原型开发，也有局限，建议兼顾两者。
大模型长脑子了？研究发现LLM中层会自发模拟人脑进化
帝国理工学院等机构研究人员发表论文，指出大型语言模型（LLM）学习中会自发演化出类似生物大脑的协同核心结构。研究对多个模型剖析，揭示其内部处理规律，为大模型可解释性开辟新路径。
TruthfulRAG，用知识图谱硬刚RAG知识冲突
RAG系统存在知识冲突问题，现有解决方法治标不治本。TruthfulRAG将非结构化文本转化为结构化事实，通过图构建、图检索、冲突解决三大模块解决冲突，实验显示其表现优异，结构化表示还提升了LLM置信度。
用3D几何先验驱动视频扩散，实现更一致的世界生成
视频扩散模型生成新视角视频时，现有方法缺显式3D结构。智象未来提出DreamWorld，用3D先验与两阶段框架，结合结构和生成能力，在多基准测试表现领先。