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AAAI 2026 | 北航、东京大学填补AI「语义鸿沟」，过程感知视频理解如何找到「状态」锚点？
北航陆峰教授团队联合东京大学，提出视频理解新框架 TSS，引入“状态”作视觉锚点，解决抽象文本指令与具象视频对齐难题，已被 AAAI 2026 接收，代码已开源。
IBM推出轻量多模态文档神器！OCR与QA超GPT-4o，识别率高达98%！
日常文档处理麻烦，现有工具或体积大、算力消耗高，或识别精度不够。IBM 开源轻量多模态文档处理模型 Granite - Docling，仅258M参数，性能超 GPT - 4o，适用于多场景。
首个MCP架构、只50行代码就能实现高效RAG的开源框架UltraRAG 2.0
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，使科研人员面临高昂工程实现成本。清华大学、东北大学、OpenBMB等联合推出UltraRAG 2.0，基于MCP架构，降低技术门槛与学习成本，让科研专注创新。
Rust 天花板级大神公开发帖找工作：3000 次核心提交，不敌 “会调 OpenAI API、用 Cursor”？
Rust 编译器核心贡献者 Nicholas Nethercote 和 Michael Goulet 因预算削减、AI 吸金等因素公开找工作。Nicholas 称 AI 吸走资源使 Rust 项目资源减少，而 Unix 联合创始人质疑 Rust 能否取代 C。
“DeepSeek-V3基于我们的架构打造”，欧版OpenAI CEO逆天发言被喷了
欧洲版OpenAI（Mistral）CEO Arthur Mensch在访谈称DeepSeek-V3基于其架构构建，引发网友质疑。经对比，Mixtral与DeepSeek的SMoE论文虽研究方向相同，但架构思路差异大，此前Mistral 3 Large还曾被指照搬架构。
MiniMax海螺视频团队首次开源：Tokenizer也具备明确的Scaling Law
MiniMax海螺视频团队首次开源，揭晓视觉分词器难题答案。其推出的VTP框架可提升模型性能，解决传统Tokenizer缺陷，还展示了Tokenizer的Scaling Law，为行业提供新路径。
「重要性采样」并不「重要」？快手清华ASPO攻克重要性采样权重错配
快手与清华合作团队发现大语言模型结果监督强化学习中，重要性采样机制“失灵”，存在权重错配现象。为此提出算法ASPO，在多基准测试中展现优势，训练更稳定。
Thinking Machines 发布 Tinker，重新定义 LLM 微调的边界
Thinking Machines 发布工具 Tinker，它是灵活的语言模型微调 API，采用‘责任分工’模式，让研究者专注算法创新，不用被运维细节拖累。此模式获 Karpathy 赞赏，目前 Tinker 开始内测，理念受欢迎。
多模态卷王阶跃星辰Step 3登场，推理效率可达DeepSeek-R1 300%
新一代多模态推理基模Step 3登场，它采用原创MFA架构，具“多开好省”亮点，推理效率高、性价比优。7月31日将开源，能适配各芯片，还发起“模芯生态创新联盟”推动应用落地。
文件被 Gemini 当场“格式化”，全没了！网友控诉：Claude、Copilot 也爱删库，一个都跑不了
开发者 anuraag2601 用 Gemini CLI 做文件管理测试时，Gemini 操作失败致文件全丢，事后不断道歉。网友也反映 Claude、Copilot 等有类似删库问题，这或是模型训练导向问题。