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任务级奖励提升App Agent思考力，淘天提出Mobile-R1，3B模型可超32B
现有Mobile/APP Agent依赖动作级奖励，难应对变化环境。淘天集团团队提出Mobile-R1框架，采用三阶段训练，结合任务级奖励，实验显示其表现超基准，团队还计划开源资源。
Agent创业者的天塌了，OpenAI发布ChatGPT Agent
昨晚OpenAI发布ChatGPT Agent，这让Agent创业者紧张。它整合多种能力，功能强大，支持多操作。新模型经强化学习调优，在多基准测试中表现佳，或挤压初创公司通用Agent赛道空间。
CVPR 2026｜突破3D空间推理瓶颈：北大联合南科大提出QuatRoPE，让大模型精准理解三维物体关系
北大联合南科大团队提出全新 3D 位置嵌入方法 QuatRoPE，改善大语言模型 3D 空间推理痛点。还提出 IGRE 降低干扰，构建 ASR 基准评估能力。研究被 CVPR 2026 接收，代码与模型已开源。
ACL 2026 | OPeRA Dataset: LLM真的能模仿人类行为了吗？首次系统评估LLM的人类行为模拟能力
美国东北大学等机构研究者提出OPeRA数据集，采集真实用户在线购物行为，支持系统评测LLM个体化行为预测能力。实验显示当前主流LLM在模拟人类行为上表现有限，揭示其能力边界。
准确率轻松翻倍！不烧钱微调，AI靠“写日记”实现能力跃升
Memento - Skills系统抛弃大量算力微调模型参数的方式，靠读写反思、“写日记”式学习机制，在不改变模型参数下实现能力跃升，在GAIA和HLE基准实验中准确率显著提高。
现有AI都是假实时！Thinking Machines发布交互模型，离真正的贾维斯真的近了
Thinking Machines发布交互模型，切入与AI交互方式问题。该模型能原生支持实时交互，由交互和后台模型组成。架构设计独特，解锁多项功能，评测表现佳，但也存在长会话、计算部署等局限。
从「片段生成」到「长视频漫游」：OmniRoam探索轨迹可控的长视频生成新范式
在生成式视频发展中，长时序视频生成面临挑战。研究者提出 OmniRoam 新方法，通过全景表示和分阶段生成框架，提升视频时空一致性，还构建数据评测体系，实验表现优，有效率和 3D 应用潜力。
全球首个多模态矢量动画生成框架，轻松拿捏跨平台轻量动画
复旦大学等团队推出OmniLottie框架，利用创新分词技术将视频、图文指令变成高质量矢量动画。团队还打造数据集MMLottie - 2M，构建测试基准MMLottie - Bench。实验显示，OmniLottie在多任务测试中优势明显。
解道奥赛题成本5000美元？陶哲轩警告，AI下一步要规模化的「更便宜」
谷歌新一代 Gemini 进阶版在 IMO 竞赛达金牌水平，华人数学家陶哲轩对此关注且担忧。他认为评估 AI 表现应谨慎，AI 发展需从定性转向定量，要‘降本增效’，未来标准化评测很重要。
LaPha：你的Agent轨迹其实嵌入在一个Poincaré球？
经典强化学习动作空间离散有限，但语言模型动作空间几乎无限。上海科学智能研究院联合复旦大学提出LaPha，将智能体行为树映射到潜空间，构造密集奖励、剪枝等，在基准测试中效果显著。