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具身智能大脑+首个SaaS开源框架，智源研究院刷新10项测评基准，加速群体智能新范式
智源研究院推出通用具身大脑RoboBrain 2.0与全球首个具身智能SaaS开源框架RoboOS 2.0并全部开源。前者突破主流AI模型瓶颈，后者实现大脑云端优化与小脑技能免适配注册，降低开发门槛。
AMM｜西工大 董戴玮、索玮、寇家庆、张伟伟：PINN-MG——受多重网格启发的迭代法与物理信息神经网络混合求解框架
西北工业大学团队提出PINN - MG框架，结合迭代法与物理信息神经网络。迭代法消除局部高频振荡误差，PINNs校正全局低频误差，在多方程测试中加速效果显著，还克服不定亥姆霍兹方程求解发散问题。
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。
AI 会笑吗？BIGAI & 上交大团队：多模态大模型是否真的能 get 到视频笑点｜ACL 2026
上海交通大学等团队构建v-HUB评测基准，分析多模态大模型视频幽默理解能力。评测7个前沿模型发现，模型依赖文字、主动发现笑点能力弱，声音作用有限，还需考虑隐形线索。
蚂蚁dInfer框架，让扩散大语言模型推理速度再飙10倍，相同模型性能下超越自回归模型
蚂蚁开源dInfer框架，联合名校发论文阐述实现细节。它解决扩散模型推理难题，提出创新算法和系统优化策略，实验显示其推理速度远超Fast - dLLM和自回归模型标杆vLLM，代码已开源。
多模态模型具备“物理推理能力”了吗？新基准揭示：表现最好的GPT-o4 mini也远不及人类！
来自多机构研究人员构建PhyX基准测试，评估多模态模型物理推理能力。测试显示，即便表现最佳的GPT - o4 mini准确率仅45.8%，远不及人类的75.6%，且模型在多方面存在结构性缺陷。
直播预约 | 如何缓解LLM-as-a-Judge的潜在偏好？UDA：一种无需人工标注的无监督去偏对齐框架
论文针对不同大模型对同一组大模型回答打分差异大等问题，提出无需人工标注、模型无关、即插即用的UDA框架，以无监督方式动态调整Elo评分，实验表明该方法能降低打分标准差、提升与人类评分相关系数。
Ilya刚预言完，世界首个原生多模态架构NEO就来了：视觉和语言彻底被焊死
当Ilya断言大模型未来在于架构创新时，中国团队推出全球首个可大规模落地的开源原生多模态架构NEO。它颠覆传统拼接模式，从根上融合视觉与语言，以简洁架构证明架构聪明才是下一代AI竞争力。
32倍加速，58秒搞定720p视频！字节发布离散自回归框架，统一视觉生成和长视频生成
字节发布InfinityStar框架，将5秒720p视频生成时间从30多分钟缩至58秒，还支持多样任务。它基于对视频本质思考设计时空金字塔模型，将时空分离，通过多项技术优化，性能表现出色，不过也存在一些技术局限。
北大 & 作业帮团队提出 Text-to-SQL 新框架 Interactive-T2S，攻克宽表处理与低资源对齐难题
北大与作业帮联合研发的论文提出 Interactive-T2S 框架，将 LLM 塑造成智能代理，通过多轮交互解决传统 Text-to-SQL 方法在宽表处理、低资源对齐等方面的难题，已入选国际顶会 CIKM2025。