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Discrete Tokenization：多模态大模型的关键基石，首个系统化综述发布

近年来，人们关注将LLM能力扩展至非文本模态，Discrete Tokenization成关键方案。但现有研究缺系统总结，香港科技大学等团队发布首个相关系统化综述，梳理技术脉络、方法及挑战，给出未来研究方向。

强化学习与可验证奖励提升视觉语言模型推理能力，但存在答案奖励只知对错、不知证据区域问题。哈工大等团队提出EASE，把标注证据区转为目标分布，监督空间注意力，推理无额外标注，实验成绩优异。

上海人工智能实验室等团队提出全新生成式多模态推理范式，发布模型 DiffThinker。它打破传统定式，以图像到图像生成任务重构推理过程，在多项复杂任务中表现优于顶尖闭源模型，有四大核心特性。

作者结合培训经历，系统梳理零基础构建 AI Agent 的学习路径，涵盖结构化提示词工程、上下文工程与知识检索、工具函数设计和 Agent 规划等内容，还介绍各环节方法、策略和实践案例。

阿里通义实验室开源 Wan - Animate，这是用于角色动画与替换的统一框架。它构建于 Wan 模型之上，支持角色动画和角色替换两项核心功能，性能超现有算法，还通过独特设计实现多种效果。

2026年4月，波兰雅盖隆大学物理学家安杰伊·奥德尔齐沃莱克发表论文，提出算子eml(x,y) = eˣ − ln(y)，证明不断嵌套此算子可推导出科学计算器上每个按键对应的函数，引发数学界震动。

Mozilla AI开发的开源项目any-llm，解决多LLM提供商接口统一问题，能让开发者用一个接口调用不同大语言模型。它吸取此前产品长处，有统一接口等优势，使用和安装简单。

合合信息为应对AI训练存储挑战，引入JuiceFS构建统一存储架构，结合BeeGFS作缓存。该架构提升I/O性能与资源调度效率，还通过缓存优化、数据治理等措施，支撑多业务并发，为AI基建奠基。

北大团队发布多模态、高难度化学基准SUPERChem，构建评估大语言模型化学推理能力新体系。测试显示，GPT - 5准确率仅38.5%，与低年级本科生相当，且模型在高阶推理有短板，该基准为模型优化指明方向。

纽约大学助理教授谢赛宁与李飞飞、Yann LeCun 合作提出「Cambrian - S」，迈出视频空间超感知探索第一步。该研究引入 VSI - Super 基准，还提出预测性感知范式，在空间认知任务上有提升，相关论文值得视频多模态研究者参考。