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高保真、多控制集成于「统一画布」，组合式图像生成新范式！
Canvas - to - Image是新型图像生成框架，将多种控制方式整合到统一画布，用户可直观操作生成高保真、多控制图像。它简化创作流程，解决了现有方法控制单一分散、交互性差的问题。
Google新研究：降低大模型幻觉的全新视角——充分上下文！
谷歌新研究《SUFFICIENT CONTEXT: A NEW LENS ON RETRIEVAL AUGMENTED GENERATION SYSTEMS》提出“充分上下文”概念，剖析RAG系统失败原因并给出解决方案，对提升企业AI准确性和可靠性有重要意义。
Nature发布Delphi-2M模型，提前20年预测你得什么病
2025年9月17日《自然》发表研究成果，欧洲、德国和丹麦科学家改造GPT架构，推出Delphi - 2M模型。它能预测1258种疾病及死亡风险，依据过往病史等提供风险概率，虽有局限但潜力大。
视觉Token注入CLIP语义，走向多模态理解与生成新范式
腾讯ARC Lab等机构提出全新视觉分词器TokLIP，将低级视觉Token与高级CLIP语义结合，支持端到端自回归训练，可接入LLM框架，降低计算与数据门槛，在多模态任务中表现优异，代码已开源。
上下文工程（Context Engineering）综述：大模型的下一个前沿
文章提出“上下文工程”学科，通过整合1400余篇论文构建“基础组件 - 系统实现”框架。它将上下文定义为动态结构化信息集合，揭示LLMs理解强于生成的矛盾，为AI研究指明方向。
OpenAI史上最快模型降临，每秒1000Token！代码从此「炸出来」
OpenAI发布GPT-5.3-Codex-Spark，它是专为实时编程设计的超高速模型，生成速度超每秒1000个token，联手Cerebras硬件，重写底座提升性能，在多项测试表现强，ChatGPT Pro用户可尝鲜。
“心内推理”：一种动态多模态潜在空间推理范式 | 直播预约
当前多模态大模型推理效率低、稳定性不足。本次分享将介绍DMLR，它无需额外训练，仅在推理阶段生效，通过在潜空间优化潜在思考token、引入关键视觉信息，实现高效稳定的多模态推理。
当「变大」不再是唯一的路，又一国产模型开源了
2026年6月智谱开源GLM - 5.2，心洲科技前沿实验室Mind Lab开源Macaron - V1，基座升级至GLM - 5.2。它押注持续学习与群体智能，成绩优于基座，相关理念和工程路径获验证。
模仿学习新范式！Chain-of-Action：轨迹自回归实现动作推理
具身智能领域尚未迎来「GPT时刻」，现有模仿学习范式有缺陷。字节跳动与阿德莱德大学研究者提出「动作链」（CoA）策略，通过轨迹自回归建模解决累计误差，提升泛化性，实验效果显著。
这个推理模型：HRM ，只用2700万参数，超越了DeepSeek和Claude
Sapient Intelligence研究者受大脑机制启发提出分层推理模型HRM，它是全新循环架构，仅2700万参数、1000个训练样本，就在复杂推理任务上表现卓越，还引入近似梯度等方法，有推动通用计算变革潜力。