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Meta刚刚开源DINOv3，横扫60+任务，无标注封神！
今天凌晨，Meta开源视觉大模型DINOv3，采用自我监督学习，无需标注数据。它在60多个视觉任务测试中表现出色，超越同类模型。还引入后处理优化策略，扩展应用场景，能适应多种部署环境。
文档秒变演讲视频还带配音！开源Agent商业报告/学术论文接近人类水平
澳大利亚和英国多所高校团队提出多模态智能体PresentAgent，能将文档转化为配有语音讲解和同步幻灯片的视频演示。其模块化生成框架有可控性和领域适应性，评估显示它在各指标上接近人类水平。
让机器人学会系统2慢思考，叠衣服倒咖啡等不在话下 | 上海交大&智元机器人
上海交通大学与智元机器人等团队推出Hume——融合系统2慢思考的双系统VLA模型。它结合深度推理与实时控制，在多种机器人平台实验中表现出色，平均成功率达91%，显著超越现有模型。
0day漏洞量产？AI Agent“生产线”曝光
本文探讨AI Agent如何通过多智能体协作系统打造0day漏洞“生产线”，实现自动化漏洞检测。经测试和实战验证，Agent在复杂代码和大型项目中表现超传统工具，提升了漏洞识别效率与准确性。
阿里云通义点金发布DianJin-R1金融领域推理大模型，32B模型荣膺榜首
阿里云通义点金团队与苏州大学合作推出DianJin-R1金融领域推理大模型，介绍其开源数据集与模型、基于通义点金平台的数据合成，展示了其在性能测试中的优异表现，推动金融科技智能化进程。
横扫八大数学竞赛：清华微软联合提出STAR-PólyaMath，Apex基准超GPT-5.5 13.5%
清华大学与微软亚洲研究院团队提出推理多智能体系统 STAR - PólyaMath，构建探索 - 推理 - 验证框架，解决大模型长程数学推理瓶颈，在八大数学竞赛基准获最优成绩，还可泛化到其他推理场景。
10万token自然语言推理，让30B-A3B模型站上奥赛金牌线
上海人工智能实验室报告显示，30B - A3B规模的SU - 01模型不依赖外部工具，经训练在IMO、USAMO、IPhO等奥赛评测达金牌水平。研究还验证更高效科学推理系统路线，有望用于更多科学问题。
ICLR 2026 | 当视频难以被表征：UCSD、HKUST等机构联合提出FlowRVS，用生成式流匹配重构视觉感知范式
计算机视觉领域传统表征方法在视频处理上力不从心，SGIT AI Lab等机构团队提出FlowRVS，跳出传统桎梏，用生成式流匹配重构视觉感知范式，实现SOTA提升，还展现诸多优势，证明Flow Matching理论普适性。
几句话就能复刻一个付费Skill，Skills商店还能卖什么？
文章探讨Skills商店的生意前景，介绍应用层转变，对比Skills与Agent商店，说明Skills来源，指出简单流程型Skills易被复刻，还阐述Sklls、MCP、A2A的关系及当前Agent存在慢的问题。
VLM剪枝新SOTA：无需重训练，注意力去偏置超越6大主流方案
常用的attention机制存在位置偏置和padding异常，影响剪枝效果。上海大学曾丹团队提出无需重新训练的attention去偏方法，在多模型、剪枝策略及基准上验证有效，为多模态模型部署提供新思路。