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解决特斯拉「监督稀疏」难题，DriveVLA-W0用世界模型放大自动驾驶Data Scaling Law
自动驾驶领域VLA大模型面临‘监督稀疏’难题，特斯拉公布此挑战。DriveVLA - W0研究提出用世界模型解决，将‘预测未来图像’作自监督训练任务，还提出轻量级架构降低推理延迟。
ICML 2025 Spotlight｜南洋理工陶大程教授团队等提出基于RAG的高分辨率图像感知框架，准确率提高20%
南洋理工陶大程教授团队等合作，为解决多模态大语言模型处理高分辨率图像问题，探索 RAG 应用可行性，提出 Retrieval-Augmented Perception (RAP) 框架，在多任务上提升性能，已被 ICML 2025 接收。
御三家格局松动：Google和Meta同日发布新模型，第三名不再稳了？
2026年9月2日，Google推出Gemini 3.8 Flash，Meta发布Muse Spark 1.3。此前Google经历人事调整、旗舰延期，靠Flash维持节奏；Meta则重建团队、收窄战略。二者产品定位相似，各有优劣。
The Batch: 881 | 一千万 token 的输入上下文
Google的Ali Behrouz等人设计“记忆模块”集成到类transformer架构ATLAS，能处理一千万token输入。它替代注意力层，训练后在长上下文任务中表现佳，但小模型，大规模表现未知。
余家辉交卷！Meta MSL连发图像/视频模型
Meta MSL由余家辉带队发布图像模型Muse Image，开启视频模型Muse Video预览。Muse Image表现出色，采用独特创作流程，能与Muse Spark联动，有多种实用功能；Muse Video待改进，将未来几月推出。
显存暴降92%！哈工大为线性注意力开辟了新道路
哈尔滨工业大学等团队发现线性注意力性能不足根源是查询范数丢失等。基于此提出NaLaFormer，在ImageNet - 1K准确率最高提7.5%，超分任务峰值内存降92.3%，为线性注意力发展开辟新道路。
源神阿里！图像生成Ovis-Image再开源，7B小参数媲美GPT-4o和20B开源模型
阿里Ovis团队发布Ovis - Image，7B参数文本到图像模型，在文本渲染任务媲美GPT - 4o和20B + 开源模型。它架构优化、数据工程精细、训练范式独特，实测数据表现佳，显存占用低、推理快。
Vibe Coding撞墙了？换个思路治好AI编程的「局部失忆」
Vibe Coding虽降低开发门槛，但Coding Agent处理复杂任务易失控。当前Agent缺乏工程状态层隔离控制，Valkor等联合开源loom，它将交付拆解成状态链，过滤噪音，为大模型落地提供状态基建。
成功率最高暴跌36.9%！南洋理工首个“模糊指令”测试，直击具身智能落地软肋
南洋理工大学MARS Lab团队联合发布测试基准REI-Bench，量化现有具身智能大模型缺陷。在其测试下，主流任务成功率最高降36.9%。研究还剖析错误原因，给出解法，望引起学界重视。
80万条数据揭示隐患：AI正在「污染」病历，你的诊疗数据可能越来越不靠谱
新加坡国立大学等机构团队研究显示，AI生成临床文本用于训练新模型，会使病理信息在数据迭代中消失，降低医疗AI诊断可靠性。研究分析80多万条合成数据，还提出缓解方法。