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CVPR2026满分论文：Proxy-GS为结构化3D高斯溅射引入统一遮挡先验
上海交通大学钟志航团队等在CVPR 2026提出Proxy - GS，面向基于MLP的结构化3D高斯溅射，用轻量级代理网格将遮挡关系变为可见性信号。在推理和训练阶段发挥作用，在遮挡密集场景实现渲染加速，画质与速度均优。
比人类专家快2倍，斯坦福联合英伟达发布TTT-Discover：用「测试时强化学习」攻克科学难题
斯坦福与英伟达等机构联合提出 TTT - Discover 方法，让 LLM 在测试时强化学习。它在多任务上成绩出色，如在数学、GPU 内核等领域超越人类和其他 AI，计算成本低，或为持续学习打开新空间。
超越GPT-4o和Gemini 2.5！小米MiMo-Audio音频大模型真香
小米推出MiMo - Audio大模型，预训练数据超1亿小时。它在多个基准测试成开源7B模型SOTA，开放相关资源。分词器表现佳，有全新架构，在音频理解、对话、推理等方面表现出色，还集成TTS功能。
OpenAI董事长Bret Taylor：2010 年的 SaaS 应用，就是 2030 年的智能体公司
OpenAI董事长Bret Taylor在对话中称，当下处于“加10倍速的互联网泡沫”时代，AI为初创公司带来挑战巨头的机会。他直言多数B2B公司“以客户为中心”是胡扯，还为AI创业者划红线，如应用公司预训练模型是烧钱。
RAG 进化之路（祛魅 Agentic RAG）：传统 RAG 到工具与强化学习双轮驱动的 Agentic RAG
文章旨在祛魅 Agentic RAG，先介绍传统 RAG 的离线入库和在线应用，指出其不足。再阐述 Agentic RAG 让 LLM 自主决策，结合工具执行循环。还介绍基于提示词和强化学习的实现方式，最后总结不同 RAG 的优劣。
解析天花板？TextIn xParse如何为RAG打造「零损耗」知识管道
在AI应用发展中，LLM与RAG系统成核心引擎，但项目落地时模型表现常难达预期，根源在于文档解析质量。TextIn xParse能为RAG打造‘零损耗’知识管道，本文从多方面对其解析能力进行了解读。
The Batch: 951 |让助手始终保持“帮助状态”
通常大语言模型被训练成有帮助、无害、诚实的助手，但长时或激烈对话中会有不理想特征。研究人员提出稳定 LLM 助手人格的方法，定义 assistant axis 纠正偏离，测试显示该方法有效且不降低模型表现。
让图像生成告别 AI 味！清华 + 港中大 + 腾讯混元联手推出SRPO
腾讯混元联合港中大、清华推出SRPO，解决文生图技术痛点。它结合Direct - Align和SRPO，提升图像审美等，训练时间缩至十分钟，在测试中碾压主流方法，不过对冷门风格控制和机制可解释性待提升。
MoE不够看了，腾讯推出MoT：2B具身模型22项评测16项最佳
腾讯混元团队联合Robotics X实验室推出HY - Embodied - 0.5系列基础模型，含MoT - 2B和MoE - 32B两款主力模型。在22项评测中，MoT - 2B获16项最佳，其架构、数据和训练有创新，能应用于机器人控制。
GPT-5被批过度炒作、性能落后，OpenAI联创揭秘其中原因：我们把它关在 “象牙塔”，和现实世界接触不够
OpenAI 发布 GPT - 5 进军企业市场，虽发布不顺利，但部分初创公司和企业客户反馈其在复杂任务表现出色、价格低廉。OpenAI 联创 Greg Brockman 揭秘 GPT - 5，称其代表‘几乎难以形容的智能’，是科研好伙伴，还探讨算力、模型训练等问题。