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强化学习大本营新作：如何破解「学新忘旧」困局
阿尔伯塔大学强化学习团队提出FAME框架，解决持续强化学习“学新忘旧”问题。团队先定义基础概念，将知识整合写成优化问题，再受人类学习机制启发设计FAME，实验优势明显。研究还探讨持续学习的产业价值。
编程智能体的隐藏bug，被上交IPADS团队用数学逻辑给揪出来了
上海交通大学 IPADS 研究团队打造 FM - Agent，实现大规模系统全自动正确性推理。它能从顶尖编程智能体生成的大规模系统中找出隐藏 bug，还提出新规约生成方法，在绝对严谨与工程可用间找到平衡。
Salesforce 最新研究：LLM 智能体 CRM 测试成功率低至 35%，保密意识还低，企业敢用吗？
Salesforce AI 研究团队新基准测试显示，LLM 智能体在 CRM 测试中表现欠佳，单步任务成功率约 58%，多步任务降至 35%，且保密意识低，与企业需求差距大。
智能体如何学会「想象」？深度解析世界模型嵌入具身系统的三大技术范式
长期以来具身智能系统缺预测力，世界模型让智能体有了‘想象’未来的能力。中科大等机构团队综述将现有研究划分为模块化、顺序、统一三大架构集成范式，并指出未来研究方向。
从「时域建模」到「频域融合」：中山大学团队为传感器人体活动识别提供新思路 ｜ TPAMI 2026
中山大学团队在IEEE TPAMI发表研究，用“三重频域融合”（TSF）框架突破传感器人体活动识别（HAR）领域核心瓶颈。该框架从三个全新“视角”审视问题，经多数据集评估表现出色。
开源模型竟被用于窃取下游微调数据？清华团队揭秘开源微调范式新型隐藏安全风险
清华、墨尔本大学团队研究指出，基于开源模型微调专有模型存在新型隐藏安全风险，开源模型发布者可埋后门窃取下游微调数据，新风险难检测、危害大，目前攻防方法待改进。
西湖大学张驰团队：不重训，也能让视频生成更长更稳丨CVPR 2026
AI 视频生成目前存在长视频稳定性问题，西湖大学张驰团队提出 《Free-Lunch Long Video Generation via Layer-Adaptive O.O.D Correction》。研究表明 FreeLOC 方法能提升长视频生成质量，且具跨模型通用性，还揭示了问题机制，降低算力成本。
「上下文学习」之后，腾讯混元第二篇公开研究：精准定位RLVR训练崩溃的“罪魁祸首”Token
腾讯混元团队新研究提出异常梯度定位器 GradLoc，可将全局梯度突刺定位到具体异常 token，降低 RLVR 训练观测与分析门槛，助力解决训练不稳定问题，让模型调优更科学。
AI也能当情感大师？腾讯发布最新AI社交智能榜单，最新版GPT-4o拿下第一
腾讯混元AI数字人团队打造SAGE自动化评估框架，可评价AI“共情力”与能否成“知心伴侣”。研究团队用其对18个主流模型测评，GPT - 4o表现最佳，还通过多实验分析模型特性。
人大高瓴孙浩团队发表Nature子刊封面文章：基于并行符号枚举的物理定律发现
中国人民大学高瓴人工智能学院孙浩教授团队在《自然 - 计算科学》发表封面论文。提出PSE框架解决符号回归瓶颈，通过公共子树复用和GPU并行提升评估效率，实验表现优于现有方法，也指出了局限性与未来方向。