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西交大 x A*STAR 论文：让 AI 学会「保持一致」，多图生成迎来关键突破丨CVPR 2026
西安交大与新加坡A*STAR团队提出论文《PaCo-RL: Advancing Reinforcement Learning for Consistent Image Generation with Pairwise Reward Modeling 》，将一致性问题转为“跨图比较”学习问题，结合强化学习实现能力闭环，提升多图生成一致性。
数据合成有没有未来？事实结论来了
有人认为用大模型合成数据可快速生产，无需人工标注。但作者观察发现人工标注不仅必要且要求更高。以Scale AI、Surge AI为例说明标注价值，还展示‘智能知识’团队对两数据集审查结果，证明高质量数据需专家和管理流程。
中国AI芯片如何破局？这家公司重注推理芯片
2月3日，云天励飞董事长陈宁在战略前瞻会表示要All in AI大算力推理芯片，打造“中国版TPU”。他认为2025 - 2035年是推理芯片高光时刻，还介绍了公司技术壁垒、差异、战略及生态等内容。
Anthropic 新研究：AI出错是“热混乱”
Anthropic研究团队发现AI可能无一致目标，只是瞎搞。他们将AI错误分类，测试发现推理越久越混乱，大模型复杂任务易失控。此发现改变对AI风险的认知，论文已在arXiv发布。
让大模型指哪打哪的Multi-Agent路由新范式
随着MCP生态兴起，一个Assistant背后可能挂数百工具/子Agent，传统检索方式有成本高、埋没工具等问题。作者提出Tool-to-Agent Retrieval新范式，实验显示指标全面提升，证明工具细节能补足语义。
Meta 新成立超级智能实验室，让大模型RAG推理速度飙升30倍
Meta新成立超级智能实验室（MSL），首篇论文REFRAG将RAG推理速度提升30倍以上。它先把上下文压缩成摘要再解码，减少计算量和延迟，在多任务测试中表现出色，为大模型部署提供实用方案。
北大校友、华人学者金驰新身份——普林斯顿大学终身副教授
华人学者金驰宣布在普林斯顿晋升为终身副教授，任命2026年1月16日生效。他在机器学习理论领域贡献大，为LLM崛起提供数学基石，解决非凸优化和强化学习样本效率等问题。
2篇最新论文，把Deep Research讲透了~
阿里开源Tongyi DeepResearch热度高，文章分享两篇相关技术综述。介绍Deep Research是代理研究新范式，阐述其四大核心模块、优化方法、数据处理、奖励机制，还提及开源系统亮点及相关论文。
华纳兄弟起诉Midjourney
Theverge消息，华纳兄弟起诉文生图平台Midjourney，称其AI工具生成大量侵犯版权的角色图像和视频，如蝙蝠侠、超人等。诉状列举侵权行为，提供对比案例，华纳希望获禁令并索赔。
The Batch: 871 | Mistral测量了大语言模型的能耗、水耗与物料消耗
法国AI公司Mistral发布对Mistral Large 2的环境分析报告，涵盖全生命周期影响。研究表明单次使用影响小，但累计负担大。虽研究有不足，但其方法或推动环保型AI发展。