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无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架，这是无需外部数据的自我提问模型，含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励，设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。
林俊旸从阿里离开后首度发声：推理模型的时代快结束了
前通义千问Qwen负责人林俊旸离职后发长文，指出AI正从「推理思考」转向「智能体思考」，分析推理模型发展，谈混合思考模式失败，还提及智能体思考挑战及相关企业、学术界进展。
【教程】一口气教你用AI做出被数千名用户夸夸的UI设计
作者分享用AI做UI设计经验，先介绍用Claude Code等工具做出‘还可以’设计的方法，又阐述从‘还可以’到‘被用户夸’的关键是定制图标，还给出具体工作流及方法有效的原因。
算力不再稀缺？中国AI芯片供给出现反转
过去中国AI产业常焦虑算力不足，如今国产AI芯片进入集中交付阶段，自给率提升。伯恩斯坦测算，国产化率有望从2023年约17%提至2027年约55%。产业进入新阶段，竞争从“拼参数”转向“拼体系”。
HaluMem：让AI记忆系统的“幻觉”现形——首个面向记忆系统的操作级幻觉评测基准
过去一年，AI Agent的‘记忆能力’成热门话题，但AI记忆存在幻觉问题。为此发布操作级幻觉评估基准HaluMem，它能精准定位幻觉来源，评估主流记忆系统，为构建可靠记忆系统提供方向。
Reasoning新突破：SoftCoT++如何让LLM‘多想几条路’？
LLM推理依赖‘思维链’，传统方法在离散token空间生成步骤有信息丢失、多样性不足问题。SoftCoT++在连续空间生成‘软思维’，拆分‘思考’与‘推理’，用专用初始token和对比学习，实验中全面超越传统方法。
CVPR 2026 Oral｜告别模型合并冲突！南大等提出OrthoReg：极简正交正则化，揭开任务算术的底层机制
南京大学等团队为任务算术建立底层理论框架，提出「任务特征特化」属性，推导出几何约束方法OrthoReg。该方法引入极简正交正则化项，提升模型合并性能，论文被CVPR 2026接收并评为Oral，代码等已开源。
上交×蚂蚁发布 DiagGym：以世界模型驱动交互式医学诊断智能体
上海交通大学与蚂蚁集团等团队提出新训练框架，构建面向医学诊断的世界模型DiagGym，训练诊断智能体DiagAgent，还设计评测基准DiagBench。实验显示该框架下的智能体表现优于先进模型，代码等已开源。
字节Seed发布PXDesign：蛋白设计效率提升十倍，进入实用新阶段
字节跳动Seed团队提出可扩展蛋白设计方法PXDesign，24小时生成数百高质量候选蛋白，效率较主流方法提升约10倍，湿实验成功率达20%–73%。还推出公开免费在线服务，提供配套工具加速应用落地。
ICCV 2025 | RobustSplat: 解耦致密化与动态的抗瞬态3DGS三维重建
3DGS技术成研究热点，但现有方法在含动态物体场景建模精度不足。中山大学等研究者提出RobustSplat，有延迟高斯生长和尺度级联掩码引导两大核心设计，实验显示其在多指标上领先基线方法。