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TPAMI 2026 | 北大彭宇新团队提出CPL++框架，实现视觉定位模型的「自知之明」和「自我纠错」
北大彭宇新教授团队提出CPL及进阶版CPL++框架。CPL用单模态匹配构造伪标签，引入静态验证模块；CPL++进一步自监督升级，具备纠错能力。实验显示，CPL++缩小了弱、全监督方法性能差距。
让大模型“边看边改”，视觉分割准确率直接上涨9% | ICML 2026
复旦、创智联合推出RSAgent，让多模态大模型通过多轮工具调用生成准确掩码，解决视觉分割难题。该工作入选ICML 2026，实验显示其在多个测试集上表现领先，还展示了从‘看图问答’到‘视觉行动’的路径。
清华天眸芯团队再登Nature系列期刊封面，类脑互补视觉范式重塑AI感知世界的方式
清华天眸芯团队继2024年《Nature》封面后，最新进展又登《Nature Sensors》封面。此次研究实现系统级算法软件生态飞跃，还开源工具链。成果在多场景有应用潜力，晰见科技推动其产业化。
GAIR Paper 106｜追踪视觉 Token 的演化轨迹，实现无损压缩与 60% 推理加速｜CVPR 2026
近年来大视觉语言模型虽推动多模态智能发展，但推理成本高昂。山东大学和MBZUAI团队提出TransPrune，从演化视角衡量视觉Token重要性，保持性能无损同时降低60%推理成本。
只用图像也能思考，强化学习造就推理模型新范式！复杂场景规划能力Max
现有 MLLM 依赖文本处理视觉信息，会造成信息丢失。剑桥、伦敦大学学院、谷歌团队提出视觉规划范式，以强化学习框架 VPRL 提升模型规划能力，实验显示其性能优于文本规划。
我们离Coding领域的「AGI时刻」还有多远？字节跳动Seed发布NL2Repo-Bench仓库级长程代码生成基准
在AI编程领域，大家认为Coding领域的AGI似乎可以实现，然而真正的项目开发要求更高。近日，字节跳动Seed等联合发布首个评估编码智能体端到端仓库生成能力的基准测试NL2Repo - Bench，还介绍了其构建、评估等情况。
上手“设计界的Manus”，朱啸虎点赞，Lovart这波魔法破圈了丨TIP 002
国产出海产品Lovart被称为“设计界的Manus”，获朱啸虎点赞。它是设计领域首个Agent，能用自然语言驱动生成多模态视觉作品，可生成VI体系、短片等，适合文创领域，还能人工编辑，调用多模型。
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。
让AI像人类画家一样边画边想，港中文&美团让模型「走一步看一步」
在文生图和视频生成领域，现有模型处理复杂任务常出错。港中文和美团团队提出TwiG范式，将视觉生成拆解为“生成-思考-再生成”循环，经实验验证有效，有望拓展到更多领域。
沉迷贪吃蛇，7B小模型竟变身「数学天才」！几何推理碾压GPT-4o
NVIDIA等团队提出视觉游戏学习ViGaL范式，让7B多模态模型玩贪吃蛇等游戏，使其在数学、几何等任务击败GPT - 4o。游戏培养通用认知与推理能力，不同游戏提升不同推理能力，多游戏训练效果更佳。