ScreenCoder：视觉-代码对齐新范式，为多模态程序合成开辟道路

前端开发中UI转代码耗时易错，现有工具存在不足。ScreenCoder提出模块化多智能体框架，通过三阶段分工协作实现代码生成，还构建数据引擎推动VLMs进化，实验表现出色，为多模态程序合成开辟道路。

SeePhys Pro：重新审视多模态物理推理中的视觉理解与训练收益

来自中山大学等的研究者提出SeePhys Pro，是面向多模态物理推理的细粒度评测与训练诊断框架。发布了benchmark、训练集等，测评显示当前模型在信息模态转变时不稳定，为模型评测和训练研究提供基础。

重构线性视觉Transformer，精度与效率双平衡 | CVPR'25

南洋理工、北航与合工大联合提出CARE Transformer，以非对称解耦建模局部与全局，降低计算开销、提升特征表达。实验显示其在移动端低延迟高精度，打破“效率与精度不可兼得”困局。

创新中心| AI视觉创意不再拼“出图快”，而是拼“人味浓”？

北京AIGC视听产业创新中心位于朝阳区，是推动影视制作基地建设的举措。由多方参与，首创郎园运营，提供六大服务平台，截至2025年8月汇聚60余家伙伴。首创郎园拓展能力，项目延伸多地。

千卡集群破壁之道：vivo视觉多模态大模型训练效率跃迁实战

多模态大模型在多领域需求增长，但千卡级 GPU 训练挑战大。vivo AI 架构师王兆雄在大会演讲，结合 LLaVA 和 DiT 模型实践，解析优化策略，分享提升训练效率与稳定性的经验，还展望了 AI Infra 未来。

【明日开幕】山洋平个展《风铎》，观一场视觉风动｜三影堂厦门

具身导航：感知推理是上帝，还是执行控制是命门？| GAIR Live 023期预告

具身导航正从‘几何避障’向‘空间智能’跨越，当前领域经历范式变革。GAIR Live 023期线上圆桌将聚焦其前沿进展与落地问题，邀请两位专家拆解底层逻辑，还给出了核心议题、讨论精华预览及参与方式。

腾讯网关TGW：用户无感知快速迁移及故障自愈能力 | USENIX ATC '25

腾讯与清华联合论文入选USENIX ATC '25，阐述稳定运行多年的TGW网关架构，展示无损迁移、故障自愈及定位系统。该架构应对业务流量挑战，有高性能、高可用等特性，还分享运营经验。

西湖大学张驰团队：从视觉合成到空间理解，视频 AI 正在「转向」丨CVPR 2026

过去两年视频生成发展近成熟，但多数模型缺乏空间结构稳定建模能力。西湖大学AGI Lab团队提出论文，将问题落回推理阶段，让相机轨迹成约束条件，推进视频生成到三维结构约束建模。

让记忆学会“进化”：探索 LLM Agent 的运行时价值感知与自适应检索 | 直播预约

本次直播将介绍最新研究成果 MemRL，提出作用于情景记忆的运行时强化学习方法，使 LLM Agent 能判断记忆价值，检索高价值经验，提升复杂未知环境下泛化性能与任务成功率。