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打破视频推理「先看后想」惯性，实现真正的「边看边想」丨CVPR'26

现有大型视觉语言模型（VLM）在实时场景表现不佳，宁波东方理工大学沈晓宇团队提出TaYS，让VLM从“帧文交错”切换到“并行”，实现“边看边想”，在准确性和延迟上表现出色，推动VLM走向更真实应用。

Dexmal原力灵机推出基于PyTorch的开源视觉-语言-动作模型（VLA）代码库Dexbotic，面向具身智能研究者。其架构含三大核心组件，有五大特征，还推出开源硬件，未来将持续投入生态建设。

本文从数据分布视角重新审视大语言模型的思维链（CoT）推理。指出CoT并非真正推理，而是模仿，其效果受训练与测试分布差异影响。通过实验揭示CoT在分布偏移时性能退化，提醒勿过度依赖。

随着AI发展，大语言模型处理复杂推理任务能力提升，但推理时产生大量中间步骤和文本，拖慢计算速度、增加资源压力。浙大、蚂蚁等机构研究者提出LightThinker，可动态压缩推理步骤，降低内存占用和计算成本。

上周，月之暗面发布并开源 Kimi K2 Thinking，主打“模型即 Agent”，一上线便引发关注。今日凌晨，杨植麟等人在 Reddit 开展 AMA 活动，回应 K2 Thinking 一系列问题，还回顾了其在多项测试中的亮眼成绩。

月之暗面团队海外AMA透露Kimi K3相关信息。K3或采用KDA架构，有低成本优势；通过开源解决信任问题；将推出不同规格模型；产品打磨注重写作、视觉能力及NSFW内容探索。Kimi性价比模式或改写行业规则。

腾讯游戏提出游戏场景自动布局生成系统IntelliScene 2.0，利用图像引导生成3D场景。它构建多智能体工作流，结合高质量数据集，经模型微调、视觉解析等步骤生成场景，经评估效果良好，为AI生成三维信息提供新路径。

近年来大语言模型在长篇视觉叙事中潜力卓越，但长视频剪辑仍难控制。中科大等团队开源工作从系统工程视角研究多模态智能体在长视频编辑中的机制，重构剪辑管线，找到症结并给出解决办法。

文章对比OpenAI与华为的AI编程路径，指出模型中心派靠推高上下文窗口但有成本高、延迟大等问题；工具驱动派如Cursor和华为云码道重构IDE工具。码道将任务解耦，通过多技术实现性价比，还介绍了底层基石及其实测表现。

微软亚洲研究院工作RepoGenesis被ACL 2026高分录用，它是面向多语言、仓库级、端到端Web微服务生成的基准。输入贴近实际，用多维度评测开源Agent和商业IDE，还拓展模型微调。但也有边界，未模拟真实复杂需求。