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谷歌推出“神经操作系统”原型，Gemini 2.5 Flash驱动，UI即时生成无需编码
谷歌开发者博客展示由大模型驱动的“神经操作系统”研究原型，由Gemini 2.5 Flash - Lite驱动，屏幕由大语言模型即时生成。介绍了实现UI即时生成等的核心技术理念，虽为原型但应用前景好。
理解帮助生成？RecA自监督训练让统一多模态模型直升SOTA
统一多模态模型在视觉理解和生成能力上不平衡，常理解强但生成弱。本文提出重建对齐（RecA）自监督后训练方法，不改动架构，用未标注图像训练，在多模型实验中提升性能，部分达SOTA。
MIT发布自适应语言模型！新任务，自生成远超「GPT-4.1合成训练数据」
麻省理工学院提出自适应语言模型框架SEAL，让大模型生成微调数据和更新指令适应新任务。实验显示，其生成的合成数据微调效果超GPT - 4.1，在少样本学习和知识整合任务表现优异。
AI搜索平台Glean获1.5亿美元，估值72亿美元
CNBC消息，AI搜索平台Glean完成1.5亿美元F轮融资，估值升至72亿美元。其核心产品是企业级搜索平台，可集成多应用。资金将用于团队扩张和拓展市场，但也面临激烈竞争，技术可与大模型互补。
ECCV 2026 | 北大团队提出 Atomic Dance：基于原子动作的可解释音乐舞蹈生成框架
北大团队提出 Atomic Dance 框架，以原子动作作为舞蹈基本单元，建立有明确语义和结构的舞蹈表示，设计“动作规划 — 舞蹈生成”两阶段框架，让生成的舞蹈更符合音乐节奏和编舞逻辑，具备可解释性和可编辑性。
V-RAE：把「看懂视频」的能力带入生成，重新思考视频模型的潜空间
近日，新加坡国立大学 Minghui Guo 与牛津大学 Shengqiong Wu、Hao Fei 在论文中提出视频表征自编码器 V-RAE。它以冻结的视觉基础模型为编码器压缩视频特征，还引入轻量级模块聚合信息。经实验验证，其在视频生成和预测上性能出色。
成本暴降88%！通义实验室、北大发布ZeroSearch，无需搜索即可激活LLM检索能力
信息检索能力对提升大语言模型推理表现至关重要，但现有方法在训练中面临文档质量不可控和搜索 API 成本高昂两大挑战。为此，通义实验室和北大提出 ZeroSearch 框架，无需真实搜索即可激活 LLM 检索能力，显著降低成本。
英伟达港大联手革新视觉注意力机制！GSPN高分辨率生成加速超84倍
香港大学与英伟达联合推出广义空间传播网络（GSPN）。它采用二维线性传播与“稳定性 - 上下文条件”，将计算量降低，保留图像空间连贯性。在多视觉任务刷新性能纪录，如高分辨率生成加速超84倍。
谷歌 CEO 皮查伊万字专访：AI 正重塑搜索引擎、Web 乃至整个互联网
Google I/O 大会后，谷歌 CEO 皮查伊接受专访，围绕 AI 平台转型、搜索体验重塑等议题分享洞察。他指出 AI 是平台级跃迁，搜索将成定制体验，Web 在转型非消亡，还回应了新闻出版界不满等争议。
超越谷歌Banana，字节联合香港中文大学等高校开源最强图像编辑生成系统DreamOmni2
香港多高校与字节跳动联合研发的DreamOmni2系统，实现图像编辑与生成领域SOTA。它用三步造出高质量数据，提出索引编码等方案，联合训练模型，实际效果超越部分商业模型，为AI创作带来新可能。