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南大团队直击大模型高分神话：人类90分，最强模型仅49分
南京大学傅朝友团队在Google Gemini评测团队邀约下推出视频理解新基准Video - MME - v2。它有创新的分层能力体系与组级非线性评分，经超3300人工时标注。评测显示模型与人类差距大，还揭示传统Acc指标虚高、‘Thinking’并非总增益等现象。
tokens烧钱太快？试试这个四层模型组合
ClaudeCode等智能体兴起，开发者面临tokens不够用、主流模型降智问题。网络给出多模型策略缓解，网友将2026年主流模型分四档，还介绍了实际路由策略、部署建议，指出单模型依赖危险。
扒一扒Meta全新大模型Muse Spark里藏着的PDR技术
Meta发布闭源大模型Muse Spark及‘沉思模式’，背后藏PDR推理技术。该技术通过‘并行起草+精炼’突破性能瓶颈，对比传统长CoT范式优势明显，在AIME竞赛题目测试中准确率显著提升。
全民养虾，百虾大战，但2026年了，99%的企业用AI还是没赚到钱。
2026年，99%企业用AI未盈利。如今模型性能差距小，壁垒在context。Data不等于Context，企业需挂钩业务结果、构建反馈闭环与专属上下文系统。特赞GEA是这样的企业级智能体系统。
AI 智能体实践评估：基准、框架与经验总结
文章为将 AI 智能体从原型落地到生产环境的团队提供实用评估框架。指出传统评估不适用于智能体，介绍评估工具，阐述五大评估支柱，还给出基于 Claude 和 LangChain 的评估示例及实践经验。
TPAMI 2026 | 仅用两个变量破解混杂因素：CIC实现动力学因果推断与混杂变量重构
上海交通大学陈洛南团队与西北工业大学张绍武团队合作，在《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》发表成果，提出动力学因果判别框架CIC，能在有未观测混杂变量时，借观测数据识别因果、重构变量与网络。
ICLR 2026 | 当视频难以被表征：UCSD、HKUST等机构联合提出FlowRVS，用生成式流匹配重构视觉感知范式
计算机视觉领域传统表征方法在视频处理上力不从心，SGIT AI Lab等机构团队提出FlowRVS，跳出传统桎梏，用生成式流匹配重构视觉感知范式，实现SOTA提升，还展现诸多优势，证明Flow Matching理论普适性。
捅破具身智能天花板！极佳视界新VLA大模型登场，复杂长时程任务近100%成功率
极佳视界推出GigaBrain-0.5M*VLA大模型，以世界模型条件驱动，引入人在回路持续学习机制。在与主流方法对比中，任务成功率提升30%，长时程任务近100%成功，还具备高效准确的价值预测能力。
Loop-ViT：让AI学会「反复思考」，3.8M参数小模型追平人类平均水平
香港科技大学等团队提出 Loop - ViT，将循环 Transformer 引入视觉推理领域。该模型参数少但性能强，3.8M 小版本追平人类平均水平，揭示视觉推理任务中‘思考时间’比‘模型大小’更重要。
LLM的RL训练轨迹竟然是线性的？Miaow Lab｜新工作：无需继续训练，直接“预测”未来模型！
文章介绍《Not All Steps are Informative: On the Linearity of LLMs' RLVR Training》，揭示RLVR训练中LLM权重和输出概率线性变化，提出“权重外推”法，可实现6.1倍训练加速，还介绍三种策略及实验结果。