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ICLR 2026 | 这道题是否需要用图思考？模型来告诉你！自适应思考模式切换助力通用视觉推理提升
本文来自复旦大学和阿里巴巴未来生活实验室，已中稿 ICLR 2026。目前视觉推理方法有纯文本和用图思考两种模式，各有优劣。研究者提出 Mixture-of-Visual-Thoughts 范式及 AdaVaR 框架、AdaGRPO 算法，让模型自适应选模式，实验显示其在多任务有提升。
同时监督和强化的单阶段大模型微调，告别“先背书再刷题”，推理泛化双提升｜中科院&美团等
中国科学院自动化研究所联合美团提出单阶段监督 - 强化微调方法 SRFT，结合监督微调与强化微调，解决传统两阶段方法的不足，在多任务中提升推理和泛化能力。
解码提速15.1倍、多任务性能不降：复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作（VLA）模型是端到端自动驾驶主流技术，但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2，实现自回归VLA向离散扩散模型迁移，解码加速15.1倍，多任务性能不降。
快手解密「AI印钞机」，首提生成式强化学习出价技术，为平台实现超过3%的广告收入提升
文章介绍快手首提生成式强化学习出价技术，为平台提升超3%广告收入。还阐述广告自动出价挑战及业界方案，介绍快手GAVE和CBD算法破解难题，其团队成果丰硕，未来技术有两大演进方向。
ICSE 2026杰出论文 | 突破代码模型真实工程落地瓶颈，北大团队提出SEAlign对齐框架：显著提升软件工程智能体决策质量
现有代码模型在经典基准表现好，但在真实软件工程环境表现差。北大金芝、李戈团队提出 SEAlign 框架，通过识别与对齐智能体轨迹关键决策点，提升模型在真实工程任务表现，成果获 ICSE 2026 杰出论文奖。
消费级具身智能跨越式新品：算力提升1000倍，对标英伟达Jetson Thor芯片，成本仅1/10！
蔚蓝科技发布新款机器狗 BabyAlpha A3，算力提升 1000 倍，对标英伟达 Jetson AGX Thor T5000 芯片，成本仅 1/10。它采用国产芯片，具身智能边缘端混合异构计算集群，感知超人类，实现全自主智能。
AI在线强化学习“边做边学”，斯坦福团队让7B小模型性能飙升，甚至超越GPT-4o
斯坦福等团队提出新范式AgentFlow，由四个智能体组成，用在线强化学习持续提升智能体系统推理能力。以Qwen - 2.5 - 7B - Instruct为基座模型的它在多基准测试表现突出，甚至超越GPT - 4o等大模型。
刘鹏飞组提出Agent领域的少即是多：智能不在于数据堆砌，78个样本训练出超强Agent，128倍效率提升
刘鹏飞组论文《LIMI: Less is More for Agency》提出颠覆性观点，认为Agent智能培育关键在数据质而非量。LIMI用78个样本在AgencyBench得分超基线模型，实现128倍数据效率提升，为Agent开发提供新路径。
R-HORIZON：长程推理时代来临，复旦NLP&美团LongCat重磅发布LRMs能力边界探测新范式
复旦大学与美团LongCat Team联合推出R - HORIZON，它是首个系统性评估与增强LRMs长链推理能力的方法与基准。提出Query Composition方法构建评测基准和训练数据，评测发现主流模型长链推理性能断崖式下降，还分析出三大瓶颈，训练后模型性能双重提升。
NeurIPS2025 Spotlight | RobustMerge: 多模态大模型高效微调模型合并的全新范式
中科院、中山大学、北大团队针对高效微调模型合并难题，提出「方向鲁棒性」概念，揭示 PEFT 模块合并失败主因，给出 RobustMerge 解决方案，提升性能，成果开源。