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答对了却没看图？EASE给多模态RLVR装上「视线校正器」

强化学习与可验证奖励提升视觉语言模型推理能力，但存在答案奖励只知对错、不知证据区域问题。哈工大等团队提出EASE，把标注证据区转为目标分布，监督空间注意力，推理无额外标注，实验成绩优异。

本文是对西湖大学刘癸庚的访谈。他在拓扑光子学研究成果丰硕，如三维光子陈绝缘体、光子轴子绝缘体的研究。如今专注太赫兹芯片与通信，想构建连接‘AI 大脑’与‘AI 身体’的链路。

2026年上半年，AI行业面临盈利难题，AI Coding虽火热，但旅游等领域落地AI更具挑战与潜力。飞猪升级AI能力推出「飞猪帮帮」，能办事、融合交互方式，还解决通用模型痛点，不过落地成闭环仍需供应商适配。

7月24日，中科院计算所“知境”团队发布知境社会心智大模型技术体系，为现有大模型补社会心智短板。其建评测体系SoMBench，设计训练系统Zing，用部署架构Actio，在多评测超越GPT - 5.5等，应用前景广。

文档OCR正迈入小模型时代，MonkeyOCRv2以0.7B、0.6B参数在MDPBench上超越3B模型。它重新分配系统职责，采用互补预训练目标，还开源训练数据，且迁移到多任务表现良好。

生成式世界模型用于机器人控制备受争议，因其推理延迟高。上海交通大学 ScaleLab 团队等联合发布 AHA - WAM，解决推理延迟和时空分辨率错配问题，在任务成功率和推理速度上领先，还需系统协同推进落地。

文章详细讲解推理强度原理，指出其不改模型，只改草稿长度。还说明模型多思考能提高答题准确率的原因，剖析贵和慢的原因，介绍三种控制形态，并给出判断推理强度档位的框架。

社交平台X上，研究工作VISReg获图灵奖得主Yann LeCun两连推。它精准命中JEPA世界模型核心痛点——表征坍塌，不靠“外挂”、仅用1/10数据，就在15个数据集上力压7大主流自监督学习算法。

中国人民大学和微软研究者推出Arbor，它将实验挂到假设树，让研究信息跨周期保留。在六道真实研究任务中表现优异，增益超Codex和Claude Code，且成本相当，还能从失败中积累经验。

昆仑万维旗下天工AI发布SkyClaw - v1.0，为Agent场景深度优化，免费试用后将开源，价格低。性能超同级别开源对手，逼近闭源巨头。训练围绕环境构建、数据合成、强化学习展开，适合长链路Agent工作流。