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ICLR 2026｜多模态大模型真的理解情绪吗？MME-Emotion给出了系统答案
多模态大模型迅速发展，但能否理解人类情绪存疑，且缺乏系统性评测框架。香港中文大学和阿里通义实验室团队提出 MME - Emotion 评测基准，评测 20 个主流模型，发现模型情感智能不足，为后续研究提供参考。
AI时代，最老的设计哲学反而最有效
50年前的Unix哲学‘万物皆文件’和‘文件夹即应用’正以意想不到的方式回归。过去因‘人类可理解性’被推崇，如今因AI能操作而重获重要性，文件夹成‘智能空间’，AI成其操作系统。
Meta 大裁员，华人科学家田渊栋受波及
据 Axios 报道，Meta 本周二从超级智能团队裁撤约 600 岗位，涉及多部门，TBD 实验室不受影响。华人科学家田渊栋等受波及，此次裁员或因研究官僚化，团队重组是为 AGI 愿景铺路。
OpenAI 又整大活：发布首款 AI 浏览器 Atlas，目前仅限 macOS
OpenAI发布首款AI浏览器Atlas，仅限macOS。它集成原生ChatGPT，功能强大，是传统浏览器及AI浏览器新贵的竞争对手，完成度高。其让ChatGPT能读取网页数据、执行动作，或成未来AI操作系统接口。
Github 8.7K star 厉害!!! 一款轻量好用的web自动化项目！
Nanobrowser是开源Chrome扩展工具，专注AI驱动的网页自动化。免费且本地运行，保护隐私，支持多主流大模型。有多智能体协同等特点，还介绍了安装配置方法，是高效安全的网页自动化之选。
Isomorphic Labs：DeepMind 创始人再创业，打造制药界的 TSMC
Isomorphic Labs 由 Alphabet 拆分 DeepMind 生命科学团队而来，用深度学习加速药物设计。借 AlphaFold 3 将药物发现转向 AI 驱动，与药企合作获数据和收入，有望成药物研发‘AI Foundry’，但也面临挑战。
何恺明改进了谢赛宁的REPA：极大简化但性能依旧强悍
扩散生成模型在建模复杂数据分布表现出色，但与表征学习领域关联不大。谢赛宁团队提出REPA，不过较麻烦。何恺明团队提出Dispersive Loss，简化且性能强，无需预训练等，适用于多种模型。
视觉感知RAG × 多模态推理 × 强化学习 = VRAG-RL
数字化时代视觉信息愈发重要，传统RAG方法处理视觉信息面临挑战。阿里巴巴通义实验室的VRAG - RL将强化学习引入多模态智能体训练，革新检索生成范式，提升视觉语言模型多方面能力，代码已开源。
字节跳动2步突破，复杂文档布局解析，为啥如此惊艳？
文章指出现有文档图像解析方案有局限，介绍字节跳动的Dolphin解决方案。它采用分析 - 解析范式分两阶段解析文档，避免传统方法弊端，运行效率高，还给出训练方案、实战代码和试用链接。
通义实验室新研究：大模型自己「扮演」搜索引擎，提升推理能力无需搜索API
阿里通义实验室开源ZeroSearch，提供无需与真实搜索引擎交互的强化学习框架。它用模拟搜索环境和渐进式抗噪训练，让LLM自给自足，节省API成本，在多问答数据集表现优，为智能化检索提供新思路。