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当10亿个AI一起模拟未来：李飞飞和Karpathy共同押注的新赛道｜5Y Research
本文聚焦Multi - Agents模拟预测这一AI前沿方向，介绍其发展、原理、应用场景及代表公司。它能为人类社会建可反复运行的“世界模型”，虽潜力大，但面临验证难、技术瓶颈等问题。
AI Agent如何重构企业核心系统？深度拆解Agent、多模态与组织变革的实战路径｜AICon
12月19 - 20日北京举办的AICon大会，围绕AI Agent等展开探索。来自腾讯等企业的人士将分享构建智能系统经验。大会有Keynote、平行技术专场、晚场辩论等，涵盖多领域议题，为参会者带来前瞻思想盛宴。
Meta 系 95 后华人明星团队，创业一年就与高通达成合作，让手机拥有多模态记忆
由华人创业者沈俊潇创办的 Memories.ai 发布 LVMM 2.0 并宣布与高通合作，该模型 2026 年将在高通处理器上原生运行。它解决视频可搜索性问题，应用广泛，能降低延迟、确保数据安全等。
ICML 2026 Oral | 为3D空间智能数据构建全自动数据飞轮，Holi-Spatial打造400万级空间多模态数据集
来自多机构的研究团队提出 Holi - Spatial，可从原始视频自动生成 3D 重建等数据，构建 400 万级空间标注数据集 Holi - Spatial - 4M，提升 VLM 空间能力，还形成自动化数据飞轮，但存在计算成本高、特定场景表现不佳等局限。
最强多模态模型也拿不到30分？DeepImageSearch定义相册搜索新范式，开启个人视觉记忆的深度搜索时代
人大窦志成教授团队联合OPPO研究院提出DeepImageSearch图像检索新范式，将其从“逐张语义匹配”推向“语料库级上下文推理”。团队构建评测基准DISBench，用ImageSeeker框架评测主流模型，结果显示最强模型单次完美解决查询比例不超三成。
牛津VGG、港大、上交发布ELIP：超越CLIP等，多模态图片检索的增强视觉语言大模型预训练
牛津VGG、港大、上交大团队论文提出ELIP方法，用学术界资源增强视觉语言大模型预训练，用于文字 - 图片检索。该论文被大会接受并获最佳论文提名。ELIP可应用于多个大模型，实验显示能显著提升图片检索表现。
教多模态大模型学会“反思”和“复盘”，上交&上海AI Lab重磅发布MM-HELIX&AHPO，破解多模态复杂推理难题
上海交通大学和上海人工智能实验室研究团队带来MM - HELIX，这是完整生态体系，赋予AI长链反思性推理能力。其含基准测试、数据集、优化算法，搭载相关技术的模型表现优异，部分成果已开源。
让大模型多模态检索全面超越SOTA！ReCALL框架化解生成式与判别式的范式冲突｜CVPR'26
紫东太初团队联合新加坡国立大学攻克大模型检索难题，其ReCALL框架以‘诊断 - 生成 - 校准’闭环体系解决范式冲突，让大模型变身高效检索器，成果被CVPR 2026录用，刷新SOTA性能。
8B模型任务击败GPT-5？阶跃星辰开源Deep Think新框架，小模型解锁百万Token测试时计算
阶跃星辰推出并行协同推理框架PaCoRe，让大模型突破上下文窗口和处理速度限制。基于此框架，小模型能解锁百万级Token测试时计算。PaCoRe - 8B在数学基准测试中超越GPT - 5，还具备前沿性能、“综合”能力涌现等优势。
不止Deep，更要Wide：清华、无问芯穹发布多智能体系统WideSeek-R1，4B模型比肩671B模型！
清华与无问芯穹的RLinf团队提出「广度扩展」，发布多智能体系统WideSeek-R1。它采用「Lead-agent-Subagent」框架，经MARL端到端训练，4B模型在广度搜索任务表现比肩671B模型，且在标准QA任务也出色。