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2026 开年 AI 巨作！超强搜索智能体模型 MiroThinker 1.5 开源，慢思考做到了极致！
2026年开局，MiroMind团队开源超强搜索智能体模型MiroThinker 1.5。它不是“秒回型AI”，会深入研究后输出有引用、数据和逻辑的研报，以“慢思考”机制在深度任务上表现出色。
比NotebookLM更实用，基于LLM的AI PPT开源工具，连配套演讲稿都给写好了。
现在很多人用Nano Banana、NotebookLM做PPT，但存在字体、内容契合度等问题。本文推荐基于LLM的开源AI PPT工具LandPPT，它支持多格式文档生成、有深度研究等功能，协议宽松可商用。
近期，谷歌发了两篇Agent Scaling论文，有点东西
2025年LLM社区有Test - Time Scaling和Agent化两条主线，但‘更多agent是否更好’无人能定量回答。谷歌两篇论文将agent scaling拆成可预测、可度量的科学问题，涉及预算感知和多agent盈亏平衡点。
为什么这篇谷歌论文被称为「Attention is all you need」V2
谷歌新论文《嵌套学习：深度学习架构的幻象》引发关注，被称为「Attention is all you need」V2。它指出主流优化器是关联记忆系统，提出嵌套学习范式，构建HOPE架构，为AI设计带来新思考框架。
深度解析世界模型：新范式的路线之争，实时交互与物理仿真
文章认为2026年多模态技术将有大发展，世界模型轮廓渐清。文中对比语言、视频生成模型，指出世界模型优势，分析实时视频与3D结构化两条路线，介绍不同公司产品并以四象限框架分类。
清华紧逼谷歌，AI顶会NeurIPS论文数第二！中国占半壁江山
NeurIPS 2025呈现前所未有的撕裂感，清华大学以微弱差距逼近谷歌。中国AI完成从数量堆叠到底层架构创新的「质变」，阿里千问团队获最佳论文奖，中国学者因签证问题有了墨西哥城卫星会场。
沉默的进化：LatentMAS 如何通过“潜意识通信”重塑多智能体协作？
这是对多智能体协作领域突破性研究的深度解读。论文提出LatentMAS框架，让智能体直接交换“思维向量”，实现“机器心灵感应”，在性能、速度和Token消耗上全方位碾压传统文本交互模式。
视觉思维链全新架构，加州大学让多模态大模型有了灵性，整体性能提升5.3%
加州大学伯克利分校等团队提出视觉思维链（CoVT）架构，让视觉语言模型推理时生成连续视觉信号。它内化轻量级专家能力，采用对齐策略和四阶段训练，实验显示性能提升，还具可解释性。
突破视觉-语言-动作模型的瓶颈：QDepth-VLA让机器人拥有更精准的3D空间感知
视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）在机器人操控领域潜力大，但应对长时序或精细操作任务时性能下降，根源是缺乏三维空间感知与推理能力。中国科学院自动化研究所与灵宝 CASBOT 提出 QDepth - VLA 模型，提升了机器人空间推理与操控精度。
用更一致的轨迹、更少的解码步数「驯服」掩码扩散语言模型，扩散语言模型的推理性能和效率大幅提升
扩散大语言模型发展迅猛，或成下一代大语言模型基础范式有力竞争者。复旦大学等团队发布论文，提出高效解码策略与强化学习训练组合，解决MDLM解码和训练问题，提升推理性能与效率。