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养虾「不可能三角」：好用、好玩、安全，复旦这个「00后」团队做到了！

2026 开年，OpenClaw 带来的 Agent 热度扩散，但安全问题凸显。复旦大学马兴军老师团队开源 XSafeClaw，将安全监控等前移到可视化界面，实现 Agent 全生命周期监控，还注重界面设计，让技术更易被接受。

北大王立威团队构建基于 LLM 的框架，聚焦 Gilbert - Pollak 猜想，将二维平面斯坦纳比从 0.824 改进到 0.8559。该进展被陶哲轩收录，工作已被 ICML 2026 接收，代码和证明均已开源。

哈工大论文获AI顶会ACL 2025评审阶段已知最高分。团队用传感器捕捉手部书写实现汉字输入识别，独创中文字形编码让AI理解汉字形态，革新中文人机交互，推动汉字文化传承，为AI理解汉字开辟新路。

在OpenAI主导的MLE - Bench基准测试上，百度伐谋2.0击败对手登顶。此前有团队刷榜引发风波，官方新增清洁赛道。伐谋2.0在多方面优化，还在汽车、金融、科研等产业落地解决难题。

纽约大学谢赛宁团队推出RAE替代VAE，解决了DiT依赖旧版SD - VAE的问题，如架构复杂、潜空间受限等。RAE结合预训练编码器和解码器，还提出DiT^DH变体，实验效果好，网友看好其前景。

语音合成技术在大语种发展好，但小语种因语料稀缺等面临挑战。逻辑智能团队提出针对低资源语言TTS的解决方案，构建泰语数据集，经先进预处理，其TTS模型效果好，有零样本克隆能力。

现有视频异常检测（VAD）方法泛化能力不足，无法适应开放世界需求。中传吴晓雨团队在ICLR 2026发表论文，提出LaGoVAD模型，联合建模视频与异常定义，解决样本密度下降等问题，实验显示泛化性强。

目前行业探讨大模型的RSI时，常陷入思维定势。EvoMap团队没有盲目跟风，而是提出极具现实意义的工程新路径，构建自进化智能体，让经验在网络流转，还以硬核数据证明其体系有效性。

现代LLM依赖显式文本生成训练“思考”，未充分挖掘预训练数据潜力。字节Seed团队联合多家机构推出循环语言模型Ouro，将推理能力构建到预训练阶段，实现参数效率提升，还降低了有害性。

新加坡国立大学邵林团队提出MetaFold框架用于机器人衣物折叠。它创新分层架构，解耦任务规划与动作预测。构建开源数据集，经实验在多指标超现有方法，还验证了从仿真到现实的迁移能力。