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CVPR 2026 | 1000万段驾驶视频，教会模型如何估计相机位姿
Wayve的LA - Pose研究，不依赖百万级3D标注，从约1000万段未标注驾驶视频自监督学习‘潜在动作’，再用少量3D标注微调，转化为相机位姿估计能力，在多基准上提升精度且泛化能力强。
ACL 2026 | 赋予视频生成「视觉思维链」：VChain显式建模时空规划与状态演变
南洋理工大学团队在ACL 2026发表VChain框架，引入大模型视觉推理能力提升视频逻辑连贯性。它分三步实现，实验效果超现有方法，还展示视频推理与生成的潜在趋势，为多模态模型协作提供范例。
AI科研全周期拆解：从选题到宣发，哪里能放手，哪里得盯着
Awesome AI Auto-Research Team 综述梳理 AI 科研全周期能力与局限，按四阶段八环节拆解，介绍五种方法范式，指出各阶段应用情况、瓶颈及规律，强调人本治理的 AI 辅助科研才是可信路径。
H100去哪儿了？
X 用户疑问引发关注，H100 供应下降成算力危机。超大规模云厂商和前沿实验室提前锁定产能，核心短缺在于内存与封装工艺。算力危机冲击 AI 生态，产业界有应对方法，但短缺问题短期内难解决。
重新审视SFT的泛化能力：优化动态、数据与模型能力的条件性分析
上海人工智能实验室等联合研究质疑了‘SFT倾向于记忆，RL实现泛化’观点，指出SFT泛化是条件性现象，受优化动态、训练数据、基模型能力影响，还揭示长思维链SFT会带来安全性能退化。
Qoder Skills 完全指南：从零开始，让 AI 按你的标准执行
文章介绍Qoder Skills，它是强大AI定制方式，像菜谱让AI按标准执行。阐述本质、结构、原理，对比与其他工具差异，说明适用场景、安装方法，还有实战演示、编写规范、测试迭代及团队协作等内容。
算力极限下，OpenAI 急着做什么？
OpenAI联合创始人兼总裁Greg Brockman接受专访，就产品战略收拢、新基座模型Spud等议题给出内部判断，回应业界质疑。他称产品调整是算力硬约束下的优先级排序，还透露了产品核心方向和Spud进展。
TPAMI 2026 | 北大彭宇新团队提出CPL++框架，实现视觉定位模型的「自知之明」和「自我纠错」
北大彭宇新教授团队提出CPL及进阶版CPL++框架。CPL用单模态匹配构造伪标签，引入静态验证模块；CPL++进一步自监督升级，具备纠错能力。实验显示，CPL++缩小了弱、全监督方法性能差距。
CVPR 2026｜AI开始会拍电影了：一分钟十镜头，全程不崩剧情
多镜头视频生成要求模型处理不同镜头间稳定信息和变化信息，现有方法有局限。Meta与哥本哈根大学研究者提出OneStory，建立跨镜头记忆机制，设计关键模块，实验表现好，为视频生成打开新可能。
对话港大黄超、任旭滨：龙虾热潮、nanobot、CLI与AI开源方法论｜甲子光年
本文是甲子光年对港大黄超、任旭滨的访谈实录。二人介绍多个开源项目，如nanobot、ClawWork、CLI - Anything等，探讨OpenClaw热潮，认为焦虑与机会并存，还分享团队开源理念与研究方向选择方法。