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视觉思维链全新架构，加州大学让多模态大模型有了灵性，整体性能提升5.3%

加州大学伯克利分校等团队提出视觉思维链（CoVT）架构，让视觉语言模型推理时生成连续视觉信号。它内化轻量级专家能力，采用对齐策略和四阶段训练，实验显示性能提升，还具可解释性。

中科院与美团团队推出 VinciCoder，打破多模态代码生成中 SFT 范式瓶颈。它将奖励机制转向视觉域，通过两阶段策略统一多样化代码生成任务，在多基准测试中表现卓越，为领域研究提供新范式。

2026年4月7日，千寻智能完成新一轮10亿融资，30天内累计融资30亿，由雷军、马云旗下资本领投。其开源具身模型Spirit v1.5展现泛化能力，技术路径获认可。千寻构建多源数据引擎，还通过现实场景数据反哺模型。

在多模态大模型加持下，纯视觉GUI智能体成通用操作智能体重要方向，但面临元素与历史上下文问题。哈工深和华为提出SimpAgent，从上下文简化建模入手，实现更快更强性能，工作被ICCV 2025录用。

随着科技巨头进入生命科学领域，AI for Bio竞争升级，焦点转向模型能否进入科研流程。涌生智能与上海人工智能实验室发布成果，为跨越鸿沟提供新路径。对话涌生智能杨梦，探讨相关技术路径、产业思考等。

大语言模型领域，提升性能常需高算力、大量数据和长时间训练。Meta提出新型模型汤技术SoCE，通过分析类别相关性操纵模型权重，在BFCL上刷新SOTA记录，为开源社区指明低成本进化之路。

随着大语言模型发展，多智能体系统潜力大但失败率高。新加坡国立大学等机构研究者提出AgenTracer框架，构建标注管线、设计轻量级追踪器，在失败归因任务上超大型闭源模型，还能助力系统自我提升。

雷峰网第八届GAIR大会邀请微分智飞高飞，探讨具身智能在飞行机器人领域应用。高飞指出其与传统无人机本质区别，介绍应用场景、分布式集群技术，还谈世界模型价值、挑战及创业契机，认为具身智能是历史拐点。

LeCun亲自出镜介绍V-JEPA 2新进展，目标是开发改变AI与物理世界交互的世界模型。V-JEPA 2基于视频训练，有两阶段训练细节，能用于机器人规划，Meta还发布三个基准测试，后续将研究分层和多模态JEPA模型。

快手全新多模态大语言模型Kwai Keye-VL上线且开源，能深度融合多模态信息，在视频理解、复杂视觉感知和逻辑推理上表现优异。介绍了其技术架构、预训练和后训练策略及训练架构优化等内容。