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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。
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。
几句话就能复刻一个付费Skill，Skills商店还能卖什么？
文章探讨Skills商店的生意前景，介绍应用层转变，对比Skills与Agent商店，说明Skills来源，指出简单流程型Skills易被复刻，还阐述Sklls、MCP、A2A的关系及当前Agent存在慢的问题。
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。
AI编程真面目：完整项目通过率仅27% | 上交大新基准
多校联合团队发布ProjDevBench，评估AI编程智能体端到端项目开发能力。结果显示，六种主流智能体总体提交AC率仅27.38%，从零构建任务中性能大幅下滑，还揭示了智能体多方面短板。
VLM剪枝新SOTA：无需重训练，注意力去偏置超越6大主流方案
常用的attention机制存在位置偏置和padding异常，影响剪枝效果。上海大学曾丹团队提出无需重新训练的attention去偏方法，在多模型、剪枝策略及基准上验证有效，为多模态模型部署提供新思路。
刚刚，谷歌DeepMind登Nature封面！人类40亿年生命代码「开源」了
谷歌AlphaGenome登上Nature封面，可一次性「读入」100万个DNA碱基对，对数千种分子特性高度预测。它已在GitHub开源，诺奖得主称未来十年AI将治愈所有疾病，其重构了生命科学底层逻辑。
「熟悉的陌生人」才是「好老师」？复旦提出简单指标，找出推理蒸馏中真正有教学价值的数据
复旦大学和上海人工智能实验室研究者提出 Rank - Surprisal Ratio (RSR) 度量方法，综合考虑样本信息量与对齐程度，在蒸馏实验中与学生模型后训练性能相关性高，可用于筛选推理轨迹和选择教师模型。
SubAgent 与 Skills：AI Agent 的两种扩展方式
文章介绍了 AI Agent 的两种扩展方式：Skills 是“操作手册”，让 Agent 按需获取知识；SubAgent 是独立“专家助手”，有自己的上下文窗口。还通过给文章配图案例对比两者差异，并给出使用建议。
字节手里的牌，比收购 Manus 更狠 - AnyGen 体验一周有感
本文作者分享使用字节海外推出的通用AI Agent产品AnyGen的体验，介绍其功能亮点、多场景测试效果，对比竞品，认为它定位职场场景，性价比高，或引领通用Agent竞争转向用户体验。