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大模型学会拖进度条看视频了！阿里新研究让视频推理告别脑补，实现证据链思考 | ICLR 2026
阿里巴巴未来生活实验室团队解决多模态大模型视频推理难题，推出ReWatch数据集和ReWatch - R1模型。数据集克服现有训练数据痛点，模型用SFT + RL范式及创新奖励机制，实验成绩SOTA。
独立开发者必看，前端人想做低代码？先把这个 5k star 可视化拖拽编辑器 Demo 跑起来
`visual-drag-demo`是开源可视化拖拽编辑器Demo，偏前端与低代码方向。它把编辑器必备功能做成教学项目，适合想做搭建器、可视化配置等的人快速摸清实现方法，功能丰富，学习成本低。
Hybrid Model Support：阿里云 Tair 联合 SGLang对 Mamba-Transformer 等混合架构模型的支持方案
文章介绍阿里云 Tair KVCache 团队与SGLang社区在推理框架上支持混合架构模型的工程化实践。分析混合架构崛起原因、面临挑战，阐述内存管理、关键技术优化方案，验证性能，并指出未来演进方向。
跳出超级 App 之争，鸿蒙系统级智能如何改写 AI 赛道规则？
2025年AI热潮转向落地场景深耕，华为鸿蒙在终端操作系统层面开辟新赛道。其通过鸿蒙智能体框架打破‘APP孤岛’，走‘C+B’差异化路线，还推出开放平台等繁荣生态，推动终端智能化迈进。
让AI真正懂数据：猫超Matra项目中的AI知识库建设之路
文章聚焦猫超Matra项目的AI知识库建设。猫超数据体系庞大但有治理难题，促使Matra项目诞生，旨在实现智能取数。文中详述知识库设计、实践及效果，还提及未来在准确性、保鲜性和能力拓展上的规划。
普林斯顿大学等Nature揭秘：人类大脑与大语言模型共享同一套语言处理时钟
普林斯顿大学等机构研究发现，大语言模型层级计算序列精确映射人类大脑处理语言的毫秒级时间动态，其与人类大脑理解语言的先后顺序高度一致，为理解大脑和开发神经网络架构开辟途径。
从补全到 Agentic Edit：Trae 在代码编辑上的落地与进化
AI 编程助手走向智能化，Trae 团队历经“补全 + Chat → Apply → Builder + Cue”三阶段，解决文件定位、跨文件修改等难题，介绍 Apply 与 Search/Replace 方案适用场景，还将从三方面继续探索。
ROCK & ROLL！阿里给智能体造了个实战演练场 | 开源
阿里开源新项目ROCK，解决了智能体无法在真实环境中规模化训练的难题。它与阿里此前的RL训练框架ROLL配合，构成完整的智能体训练闭环，推开了Agentic AI规模化应用的大门。
金山与华科发布多模态模型MonkeyOCR v1.5：文档解析能力超越PaddleOCR-VL，复杂表格解析首次突破90%
2025年6月以来多模态文档解析成前沿课题。MonkeyOCR v1.5是全新框架，在OmniDocBench v1.5等基准上全面突破，复杂表格等场景提升9.7%，采用两阶段解析管道和复杂表格处理方案。
李飞飞万字长文爆了！定义AI下一个十年
李飞飞新文指出AI下一个前沿是「空间智能」，揭秘其「世界模型」核心框架和三大核心支柱。构建具备空间智能的AI需世界模型，其应用涵盖创意、机器人、科学医疗等领域，有望提升人类生活。