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最新 Anthropic 人类经济指数报告：AI 如何重塑经济？
Anthropic 持续监测 AI 实际使用情况，在第四份报告提出「经济基本要素」概念，分析2025年11月对话样本，探讨AI提效、任务时长、不同国家应用差异等，还评估职业受影响情况及对经济的总体影响。
长达790年视频镜头，打造原生多模态世界模型！北京智源研究院用Emu3.5统一“世界”
北京智源研究院发布并开源基于原生多模态训练的世界学习者Emu3.5，它将视觉和语言视为同一种数据流，在超13万亿token数据上学习，解决长视野多模态信息处理问题，经多阶段训练和优化，能力强大且已开源。
终结多智能体视觉幻觉“滚雪球”！新国立等提出ViF：无需改造模型，即插即用
多智能体协同做视觉任务常轮次越多错得越离谱，根源是信息传递方式有缺陷。新国立等研究人员提出轻量通用的ViF范式，无需改造基座模型，可大幅压制幻觉滚雪球，已入选ICLR 2026。
基于闪电注意力机制，创新高效开源大模型
传统Transformer架构处理长文本和复杂推理任务有效率瓶颈，多数领先模型仍依赖传统注意力设计。MiniMax开源基于闪电注意力机制的专家混合模型Minimax，从架构、创新模块、训练框架等多方面优化，表现突出。
最懂科学的开源基础大模型『书生-S2』发布：科学能力比肩顶尖闭源，通用性能居开源第一梯队
上海人工智能实验室在2026浦江创新论坛发布开源基础大模型书生-S2，该模型科学能力比肩顶尖闭源模型，通用能力居开源第一梯队，创新架构支持专业知识持续扩展，强化长程科研与智能体能力，可为真实科研任务提供支撑。
清华新框架让大模型学会「精读略读」！实现12倍端到端加速，基准评分翻倍
清华等团队提出全新框架RAM，受人类阅读认知启发，将“精读+略读”混合策略引入上下文压缩，突破现有方法效率瓶颈，在多任务上表现出色，实现12倍端到端加速，为长上下文LLM部署提供新范式。
红杉对话 LangChain 创始人：2026 年 AI 告别对话框，步入 Long-Horizon Agents 元年
红杉访谈 LangChain 创始人 Harrison Chase，探讨 Long-Horizon Agents。其认为 2026 年是 Doers 元年，这类 Agent 能处理长时程任务。还提及 Harness 架构、Coding Agent 等，指出 Memory 是壁垒，交互需同步与异步结合。
刚刚，美团推出 136 亿参数视频生成模型
美团推出 136 亿参数视频生成基础模型 LongCat-Video，采用 MIT 开源协议。该模型覆盖文本、图像生成视频及视频续写三类任务，能生成分钟级长视频。效率高，评测数据表现佳，安装和运行简便，引网友惊叹。
用动作分块突破RL极限，伯克利引入模仿学习，超越离线/在线SOTA
如今强化学习在多领域成果显著，但在长跨度、稀疏奖励任务中表现欠佳。加州大学伯克利分校研究者提出Q - chunking方法，将动作分块引入基于时序差分的强化学习，解决探索效率和值传播问题，实验表现优异。
一键实现PPT演讲自由！「解说音频+视频」同步生成，效果逼近真人
澳大利亚与英国研究人员提出文档到演示视频生成任务，推出PresentAgent系统。它能将长文档转为带语音和同步幻灯片的视频，流程可控且适应多领域。实验显示其生成视频接近人类表现，还设计了双路径评估策略。