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腾讯纯文本LLM训视觉encoder，拿捏图表长视频，达到开源小模型SOTA！
腾讯开源Penguin - VL，直接用纯文本LLM训视觉编码器，跳出传统多模态拼接套路。在2B/8B紧凑参数规模的复杂任务中竞争力强，训练分三阶段，相关代码、模型等已开放。
破除水军机器人！北航团队发布全新对抗性框架SIAMD：用“结构信息”破译机器人伪装｜IEEE TPAMI
本文介绍北航彭浩团队发表在TPAMI 2025的文章，提出对抗性框架SIAMD检测机器人。它将用户账户与消息交互组织为异质结构，用结构熵建模。实验显示，其在有效性、泛化性等方面优于基线模型。
它来了！Context Engineering 2.0
SJTU、SII和GAIR新作《Context Engineering 2.0:The Context of Context Engineering》探讨上下文工程，回溯其30年历史，给出形式化定义，提出采集 - 管理 - 使用三维设计范式，还介绍了应用场景。
AI一眼认出95万物种，还能分辨雄雌老幼，2亿生物图像炼成“生命视觉”大模型
俄亥俄州立大学团队用2亿生物图像训练BioCLIP 2模型，取得最优物种识别性能。它在无相应监督信号的非物种任务中，准确率远超DINOv2，还涌现出物种间生态对齐、物种内差异分离等生物学理解。
答对之后还能学，答错之后也有用：重新理解推理轨迹的训练价值
本文结合EchoRL、ReflectRL两项最新研究，重新解读推理轨迹的训练价值，解决全答对无强化信号、错题全丢弃的训练痛点，梳理方法设计、实验结果与适用边界，为大模型推理训练提供新参考。
从 RLVR 到 RLSVR：开放式任务如何获得可核验奖励
COLM 2026 论文提出 RLSVR 及 SpyRL，把摘要等开放任务变成“谁是卧底”游戏，用投票生成可核验奖励，在多任务有提升，但也暴露代理目标与质量关系、成本等问题。
告别直接生成，文生图进入Agent时代：港中文联合伯克利开源Gen-Searcher
过去文生图多是‘直接出图’，遇真实世界知识等易翻车。港中文等团队提出Gen - Searcher，让图像生成模型像Agent一样搜索等，数据、模型和代码均已开源，实验显示它提升了生图准确性和质量。
美国知名风投 BVP 年度 AI 报告：Memory 和 Context 将是新的护城河
美国知名风投 BVP 发布《The State of AI 2025》报告，研究 20 家 AI 创业公司，梳理 2025 年 AI 创业现状，认为记忆和上下文是新护城河，还对未来趋势如浏览器竞争、视频生成等进行了预测。
CVPR 2025 | 多模态统一学习新范式来了，数据、模型、代码全部开源
中国人民大学、清华和腾讯合作的CVPR 2025论文指出，当前多模态学习范式有缺陷。为此提出新范式，构建AV - UIE数据集、Crab框架，实现任务互助，在多任务上超垂类专家模型，数据、模型、代码开源。
中国团队让AI拥有「视觉想象力」，像人类一样脑补画面来思考
上海交通大学等团队提出 Thinking with Generated Images，让大模型像人类一样用「脑内图像」推理。该研究区分三种视觉思维模式，提出核心技术框架，解决视觉推理局限，实验效果好，未来有望在多领域突破。