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2026，一篇不错的高效Agents技术全面综述
上海AI Lab等9所高校联合发表《迈向高效智能体（Agents）：记忆、工具学习与规划综述》。文章介绍了高效智能体概念，分析其效率危机，阐述提升效率的三大战略方向，涵盖多种记忆、工具学习和规划方法。
用155万模拟视频给模型上课！GVE模型一次学会9种视频检索技能
当前视频检索研究陷入困境，现有模型难以应对复杂检索需求。香港科技大学（广州）联合阿里巴巴通义实验室推出通用视频嵌入模型GVE，其在零样本设置下超越14个主流模型，全链条创新为视频检索通用化奠定基础。
多模态大模型中Attention机制暗藏「骗局」，需用一个公式修正丨上大×南开
上海大学曾丹团队研究发现，主流VLM中attention受位置偏置和padding区域异常高attention影响，直接用其进行视觉token剪枝会丢失关键信息。团队用公式对attention去偏，集成到多种剪枝方法，提升了模型性能。
告别「边画边说」：LatentMorph 开启视觉生成隐式潜空间推理新范式
现有的文生图模型缺乏动态思考与自我修正能力，香港科技大学团队提出LatentMorph框架，将隐式潜空间推理集成到T2I生成过程中，实验显示其显著提升基座模型性能，削减推理延时与Token消耗，实现人机认知对齐。
VL-LN Bench：模拟「边走边问找具体目标」的真实导航场景
上海人工智能实验室等研究者完成VL - LN Bench，模拟真实导航场景。它构建自动化数据收集管线，依托InternVLA - N1训练评测。结果显示主动对话可提升表现，但当前方法在实例感知对齐等环节有短板。
轻量级易开发，8B参数释放大实力！科学多模态模型Intern-S1-mini开源
上海人工智能实验室继7月26日开源后，推出轻量化版本Intern-S1-mini。它是8B参数“迷你模型”，兼具通用与专业科学能力，适合快速部署和二次开发，在多方面表现出色，还降低了对高端计算设备依赖。
19年不丢数据，擦写6万次不坏，原子级材料重新定义未来芯片
上海大学王震宇副教授团队在《自然·电子学》发文，用二硫化铌和二硫化钼做出新型非易失存储器，能保持数据约19年、擦写超6万次，还具备计算和存储两种本领，对未来低功耗计算和存内计算有吸引力。
跨芯片统一优化，DLCompiler与DLBlas驱动算子极致表现
9月10日，上海AI实验室DeepLink团队开源DLCompiler和DLBlas。前者是扩展Triton的深度学习编译器，后者是面向大模型的高性能算子库。它们有跨架构DSL扩展等亮点，在多芯片上实现性能优化，还解决了DSA芯片优化难题。
专为“超大模型而生”，新一代训练引擎 XTuner V1 开源！
9月8日，上海AI实验室开源书生大模型新一代训练引擎XTuner V1。它能应对复杂训练场景、速度更快，尤其在超大规模稀疏混合专家（MoE）模型训练中优势显著。还将一并开源AIOps工具DeepTrace与ClusterX。
深入感知级别图像理解：UniPercept 统一图像美学、质量与结构纹理感知
多模态大语言模型在语义级任务表现卓越，但在感知级图像理解有短板。上海人工智能实验室等机构联合发布 UniPercept，构建感知属性定义系统与基准测试集，训练强基准模型，在多方面表现超现有顶尖模型，应用潜力大。