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首个GUI多模态大模型智能体可信评测框架+基准：MLA-Trust
MLA-Trust 是首个针对 GUI 环境下多模态大模型智能体的可信度评测框架，构建了涵盖四核心维度的评估体系，对 13 个模型深度评估，揭示可信度风险，还提供评估工具箱，推动其可靠部署。
多模态长文本理解测评首发：46款模型无一攻克128K难关
香港科大等研究者联合提出MMLongBench，用于评估多模态模型长文本理解能力。它覆盖5大类型任务的16个数据集，对46个模型测试显示，闭源和开源模型在长上下文任务均面临挑战，OCR和跨模态检索能力是瓶颈。
DeepSeek陈德里开发自动研究Skill，写一篇论文人类只动脑2小时
DeepSeek研究员陈德里用自己开发的技能DeliAutoResearch等完成研究综述论文。论文提出自动研究智能体L1–L5自主度分类体系，对比四大架构模式，分析17个主流系统，还提出六大开放问题。
ICLR 2026 Oral｜多模态知识图谱对齐难：破解噪声关联至为关键
在数据多元化时代，多模态知识图谱能为下游应用提供数据支撑，实体对齐是构建知识图谱的核心技术。但大规模知识图谱关联与融合面临噪声和潜隐关联挑战。四川大学团队提出 RULE 方法，缓解了这些影响，论文被 ICLR 2026 接收为 Oral。
英伟达正为中国开发新AI芯片，比H20更强
路透社消息称英伟达正为中国开发基于Blackwell架构的AI芯片B30A，性能超H20。虽特朗普称可能允许销售，但美监管批准未确定。英伟达想下月交付样品，中美贸易中芯片供应是焦点。
谷歌发布Nano Banana官方保姆级开发教程，代码给你喂到嘴边
谷歌为Nano Banana新模型发布官方保姆级开发教程。介绍了使用Google AI Studio免费测试方法，阐述环境准备，如获取API key、设置结算账户、安装Gen AI SDK，还展示代码实战，以及和模型沟通的技巧。
多模态后训练反常识：长思维链SFT和RL的协同困境
华为与香港科大研究发现，多模态视觉语言模型中，长思维链SFT与RL组合难协同增益。研究引入难度分类方法构建数据集，分析各方法表现及组合策略困境，还给出实验发现与未来研究方向。
理解帮助生成？RecA自监督训练让统一多模态模型直升SOTA
统一多模态模型在视觉理解和生成能力上不平衡，常理解强但生成弱。本文提出重建对齐（RecA）自监督后训练方法，不改动架构，用未标注图像训练，在多模型实验中提升性能，部分达SOTA。
千卡集群破壁之道：vivo视觉多模态大模型训练效率跃迁实战
多模态大模型在多领域需求增长，但千卡级 GPU 训练挑战大。vivo AI 架构师王兆雄在大会演讲，结合 LLaVA 和 DiT 模型实践，解析优化策略，分享提升训练效率与稳定性的经验，还展望了 AI Infra 未来。
SFT在帮倒忙？新研究：直接进行强化学习，模型多模态推理上限更高
学界常用「监督微调（SFT）+ 强化学习（RL）」训练大模型。但新研究发现，SFT 会引发「伪推理路径」，阻碍推理进步。相比之下，直接进行 RL 训练，模型多模态推理上限更高，该团队训练的模型还刷新了纪录。