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数据邪修大法好：仅用文本数据就能预训练多模态大模型
多模态大模型研发中，行业认为无图文对就无多模态能力。但ReVision研究表明，预训练阶段昂贵配对关系非必需，利用非配对数据统计信息修正文本表征，能实现跨模态互换，降低成本。
全景视觉的Depth Anything来了！Insta360推出DAP，200万数据打造全场景360°空间智能新高度
Insta360等团队推出全景度量深度基础模型DAP，构建200万量级全景数据引擎，设计三阶段伪标签管线，在模型架构上也有创新，在多项测试中效果优异，项目代码与模型已开源。
从第一性原理出发的RAG推理新范式来了，蚂蚁DIVER登顶权威基准
当前RAG系统处理多步逻辑推理任务有局限，蚂蚁集团团队提出DIVER框架解决推理密集型检索难题。它将检索任务分四阶段，在BRIGHT榜单领先，行业对比优势明显，医疗应用效果好。
ParScale：一种全新的大模型Scaling Law
文章提出并行扩展（ParScale）路线，在不增模型参数下，通过引入并行流提升性能。新扩展定律打破传统范式，两阶段后训练策略降成本，还适用于边缘设备，研究仍在进行。
Skills火爆之后，我收集并整理了最近全网火爆的Skills，拿走不谢～～～
文章介绍 Agent Skills，称其是 AI 助理的「使用指南」，技能分浏览、加载、使用三阶段加载，有快且轻、跨平台、易分享等优势。还推荐多个优秀 skills 及相关工具网站，提醒从业务出发看待它。
高效大规模创新3D重建模型iLRM
多数基于Transformer架构的模型处理多视图输入有可扩展性问题，成均馆大学、延世大学研究人员提出创新3D重建模型iLRM。它通过迭代细化机制生成3D高斯表示，有独特架构设计和高效注意力机制。
会“思考”的目标检测模型来了！IDEA提出Rex-Thinker：基于思维链的指代物体检测模型，准确率+可解释性双突破
现有目标检测方法有决策不透明和拒识能力不足问题。IDEA提出Rex - Thinker，引入“逻辑推理链”，构建可解释推理框架，经两阶段训练，在测评中准确率提升，可解释性强，有良好泛化能力。
ICML 2026 | 北大提出的APEIRIA，打破了3D MLLM黑盒推理困境
北大团队提出面向3D空间推理的新框架APEIRIA，将神经符号程序推理模式蒸馏进3D MLLM。采用三阶段课程学习，在多基准测试表现强劲，保留模块化优势，为具身智能系统提供启发。
未来两年软件工程展望：从写代码到管 AI，程序员正分化成两种职业
软件行业处于转折点，AI编程发展，企业更重效率。文章探讨五个关键问题决定2026年软件工程走向，如初级开发者招聘或暴跌或反弹，开发者技能可能退化或更关键等。还为不同阶段开发者给出应对建议。
OpenClaw爆火，暴露12类致命隐患！MCP协议安全基准发布 | ICLR
OpenClaw等开源AI Agent项目爆火，MCP协议拓宽其能力也增大攻击面。北京邮电大学团队推出MSB安全基准，揭示MCP各阶段攻击有效，性能强的模型更易受攻击，还提出NRP指标平衡安全与实用性。