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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。
不靠海量数据，如何精准喂养大模型？上交Data Whisperer：免训练数据选择法，10%数据逼近全量效果
上海交通大学等团队提出 Data Whisperer，首个免训练的注意力驱动数据选择框架。它利用模型自身能力打分挑数据，无需训练与人工标注，用 10% 数据让微调效果逼近全量数据，在多方面领先传统方法。
Qwen3-VL-Seg 深度解读：当多模态大模型学会"像素级精准手术"，仅用0.4%参数碾压8B模型
文章深度解读阿里通义实验室发布的Qwen3-VL-Seg，它解决开放世界指代分割问题，用仅17M参数（占基础模型0.4%）在4B规模超越8B模型。介绍其原理、架构、数据、实验结果，还给出实战代码。
Agentic RL训练：它不是单一 RL 算 法，而是一整套环境建模、学习信号、异步数据流、策略优化和基础设施的协同系统
文章指出Agentic RL训练不是单一算法，而是协同系统。它与传统RL不同，有四个训练变化。理解它要围绕三个不变量，还从环境建模等八个方面阐述，强调其竞争在于环境、信号、分布与系统的协同闭环。
腾讯AngelSlim升级，首个集LLM、VLM及语音多模态为一体的投机采样训练框架，推理速度飙升1.8倍
随着大模型应用成本与延迟问题凸显，腾讯混元升级 AngelSlim 训练框架，将投机采样技术拓展至全模态场景。它以 Eagle3 架构让推理速度最高飙升 1.9 倍，还具全模态训练、面向部署等亮点，有开源代码。
OpenAI 也把工程师经验“蒸馏”进 skill 了！Harness 爆文作者曝内部玩法：一个百万行代码系统，全程零人工编码和审核
OpenAI的Ryan Lopopolo分享Frontier团队工作方式，他们维护超百万行代码库，零人工编码和审核。实验产出Symphony，推动coding agent成“队友”。还探讨模型使用、构建速度、人类角色等问题，认为人成瓶颈，软件要适配模型。
顶级工程师Karpathy的“AI革命”：一个月前还在焦虑“落后”，如今“20年古法编程习惯”被彻底颠覆，80%代码已交给AI！
顶级工程师Andrej Karpathy分享用Claude编程心得，称过去20年编程方式在几周内改变，12月约80%代码交agent，自己做20%修改。Claude和Codex在2025年12月跨过‘一致性/连贯性门槛’，让agent编程可行。
中国AI突破「造芯方法论」！Agent军团接管芯片设计全流程
RSI成人工智能前沿方向，芯片设计因有确定性验证体系，成其率先落地赛道。NovaSilicon完成融资，探索出芯片设计智能系统，发表论文介绍构建运行方法，将重塑行业。
谷歌神秘模型Kingfall泄漏！
近日，谷歌AI模型Kingfall在AI Studio平台短暂开放后意外曝光。它具备多模态处理能力，上下文窗口6.5万个token，有两种模式。生成SVG矢量图能力超Claude 4，身份猜测不断。