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大模型思维链推理速度倍增！——RoT新框架把思维链「画」进隐空间
随着大模型规模扩展，思维链（CoT）成处理复杂推理任务标准范式，但显式CoT依赖长序列生成，隐式CoT面临优化挑战。腾讯提出RoT新框架，利用视觉编码器将文本推理步骤转为视觉嵌入，实现Token压缩与推理加速，且过程可分析。
计算所 x 上交大论文：只用双人数据，也能生成多人动画丨CVPR 2026
中国科学院计算技术研究所与上海交通大学团队提出多人物动画生成框架MultiAnimate，引入身份标识与空间关系建模方法，用双人数据训练，能扩展到多人动画生成，优于现有方法。
康奈尔大学Steven Waslander：从「堆数据」到「用记忆」，拆解 Agentic 仓库机器人的长期记忆难题 | IROS 2026
本文整理康奈尔大学Steven Waslander教授在IROS的主旨演讲，针对智能机器人上下文窗口限制的瓶颈，分享其团队在仓库机器人长期记忆领域的两项核心研究，给出多模态记忆检索与环境动态检测方案，具备工业落地参考价值。
清华-腾讯联手：音频 - 视觉多模态任务统一框架
Crab是人大、清华和腾讯合作论文提出的模型，目标是高效一统多模态场景理解任务。它解决了音频 - 视觉理解模型任务干扰、合作显式化不足等难点，通过构建数据集、设计结构和统一架构实现多任务合作。
如何训练VLA？丰田研究院发布史上最大实验规模「保姆级」教程
丰田研究院和清华大学发布教程，用大量数据训练89个策略模型并验证。聚焦Co - training，研究五大模态、三种策略，对比不同架构，揭示有效和无效模态，还探讨CoT推理及多方面实验。
模型声称会“脑补”，结果被论文打脸了？潜在空间想象竟是“摆设”！
多模态大模型中“潜在视觉推理”概念很火，研究者让模型在潜在空间“想象”。但清华和北交学者论文指出，潜在 Token 不关心输入、不影响输出、没信息量。作者提出 CapImagine 方案，效果远超潜在空间方法。
啊？豆包居然也开始卷AI编程了？
作者体验发现豆包更新了“应用创造1.0”标识的AI编程功能。该功能不仅能生成代码，还能可视化修改网页结果，用户操作轻松，降低了AI编程门槛，体验远超其他同类产品。
AI 行业最被低估的武器，是审美
AI竞赛激烈但产品趋同，品牌价值愈发重要。文章从品牌视角切入，阐述AI产品美学的三点基础洞察，梳理14个视觉标识趋势，还将品牌归为五类原型，强调品牌建设的重要性。
还是你们会玩，2.9k Star OpenBiliClaw
OpenBiliClaw把浏览器扩展等拼成内容发现Agent，将内容推荐主导权交回用户。它汇总显式授权来源信号找内容，形成本地画像。介绍其架构层级、核心闭环，也提醒“本地优先”仍需做隐私检查。
JanusVLN：双重隐式记忆解耦语义与空间，开创视觉语言导航记忆新范式
视觉 - 语言导航（VLN）现有主流方法依赖显式记忆面临挑战，未充分利用3D线索。JanusVLN框架引入双重隐式神经记忆，解耦语义与空间信息，实验验证其性能、效率和泛化能力出色。