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ICLR 2026 | 异常需要定义！中传团队提出开放世界视频异常检测新范式
现有视频异常检测（VAD）方法泛化能力不足，无法适应开放世界需求。中传吴晓雨团队在ICLR 2026发表论文，提出LaGoVAD模型，联合建模视频与异常定义，解决样本密度下降等问题，实验显示泛化性强。
AI打假AI，拿下SOTA丨厦大&腾讯优图
厦门大学联合腾讯优图实验室团队提出AIGI - Holmes方法，创新性采用“大模型+视觉专家”协同架构，解决现有AIGI检测技术瓶颈，在检测、解释能力及鲁棒性评估上均取得最优效果。
从打分器到思考者：RM-R1用推理重塑模型价值判断
伊利诺伊大学香槟分校团队提出 RM - R1 框架，将奖励建模定义为推理任务。它引入推理奖励模型和链式评估准则机制，经两阶段训练，在多基准测试中表现超大规模模型，验证了推理能力对奖励模型的重要性。
多模态扩散模型开始爆发，这次是高速可控还能学习推理的LaViDa
近期基于扩散模型的视觉 - 语言模型 LaViDa 出现，它继承扩散语言模型优点。与自回归模型不同，扩散模型能并行、处理双向上下文。LaViDa 在多任务测试有竞争力，推理蒸馏和文本填空表现好，还能权衡速度与质量。
刚刚，DeepSeek又探索新架构了，开源OCR 2
DeepSeek更新DeepSeek - OCR 2，引入DeepEncoder V2架构，实现视觉编码范式转变。模型和技术报告齐开源，在多项测试中表现出色，降低重复率，为全模态编码提供路径，但在报纸类文档识别有不足。
NextStep-1：一次在图像生成上自回归范式的探索
阶跃星辰团队探索自回归图像生成新路径，推出 NextStep-1。它直接在连续视觉空间自回归生成，架构简洁，实现端到端训练。模型有高保真生成和编辑能力，Benchmark 表现佳，但也面临稳定性等挑战。
RAE+VAE? 预训练表征助力扩散模型Tokenizer，加速像素压缩到语义提取
近期，RAE 提出以「 冻结的预训练视觉表征」作潜空间提升扩散模型性能。同期西安交大与微软亚研院提出 VFM - VAE，结合 RAE 与 VAE，能加速模型收敛、提升生成质量，展示扩散模型 Tokenizer 演化方向。
面壁MiniCPM-V4.5新王炸！8B手机10FPS长视频秒懂，文档手写全能识别！
面壁上新最强端侧多模态模型MiniCPM-V 4.5，基于Qwen3 - 8B与SigLIP2 - 400M构建，总参数量8B。它视觉语言理解强、手机能跑，有高帧率视频理解等特点，还有多方面技术亮点。
10分钟搞定Excel世锦赛难题！首个超越人类Excel Agent，网友：想给它磕一个
Shortcut号称是「第一个超越人类的Excel Agent」，能在约10分钟解决Excel世界锦标赛复杂案例，准确率超80%，还能处理金融建模等任务。但它有格式化懒、多轮对话不佳等局限，目前处早期预览阶段。
41个榜单SOTA！智谱最新开源GLM-4.5V实测：看图猜地址、视频秒变代码
智谱基于GLM - 4.5打造的开源多模态视觉推理模型GLM - 4.5V，在42个公开榜单中41项夺得SOTA。其功能丰富，玩法升级，还为企业与开发者提供高性价比方案，是100B参数级SOTA标杆。