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中国团队让AI拥有「视觉想象力」，像人类一样脑补画面来思考

上海交通大学等团队提出 Thinking with Generated Images，让大模型像人类一样用「脑内图像」推理。该研究区分三种视觉思维模式，提出核心技术框架，解决视觉推理局限，实验效果好，未来有望在多领域突破。

中国科学院计算技术研究所团队提出无需微调的通用图像定制方法 MCA - Ctrl，利用扩散模型内部知识，结合条件语义与主体内容。实验显示其在编辑和生成任务表现优，解决了现有技术瓶颈。

当AI智能体走向真实应用，前沿风险藏于复杂长尾场景，难以靠人工覆盖。创智、复旦、牛津联合发布AutoControl Arena框架，自动合成可执行测试环境，还构建X - BENCH验证，已在GitHub开源。

本周三‘世界模型’沙龙反响热烈，决定加场。4月23日19:00 - 20:30，机器之心集结4位专家探讨世界模型前沿话题，包括刘子纬、赵行、贾奎、刘桂良，直播在机器之心视频号进行。

文章介绍开源项目「Aha」— AutoHarness，这是面向AI Agent的自动化Harness Engineering轻量级治理框架，能让智能体迎来顿悟时刻。对比了其与LangGraph、OpenAI SDK能力，还给出核心架构、安装及使用示例。

中国科学院自动化研究所与CreateAI团队构建4D世界模型NeoVerse，它用全新端到端架构，从单目视频高效重建4D高斯泼溅，模拟成像退化提升生成鲁棒性，在多任务表现卓越。

该综述提出分类框架组织Graph与AI Agents领域研究进展，详细探讨图技术在AI代理规划、执行、记忆和多代理协调等核心功能中的作用，还提及代表性应用、挑战和未来机遇。

智能GitHub Copilot副驾驶等生成式AI技术出现，使编程从“指令式”转向“意图式”。开发者需具备对问题、模型、交互的新“品味”，微软相关工具顺应此趋势，峰会将探讨相关话题。

NVIDIA、港大、MIT团队提出Sol - RL，采用「FP4先探索、BF16再训练」框架，将扩散模型训练收敛速度最高提至4.64x，在速度与对齐效果间给出工程可行解法。

ICLR 2026 官方深夜发论文接收结果，会议 2026 年 4 月在巴西举行，收稿约 19000 篇，录取率约 28%。网友晒成绩，不过本届堪称“史上最乱”，有审稿问题，还被质疑用 AI 生成意见。