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王梦迪、丛乐团队Science Earth：当组织本身开始涌现，全球科学能力第一次在同一张网上互相发现
王梦迪、丛乐团队在arXiv发布预印本论文，推出面向AI原生科学发现的行星级操作系统Science Earth，它能连接全球科学能力。文中通过两个案例展示其作用，并介绍协调内核EACN，还公开了论文、代码与网络。
三大核心创新公开，快手开源多模态Keye-VL 1.5拿下视频理解SOTA，8B力压GPT-4o！
快手开源多模态Keye-VL 1.5，为8B视频理解最强模型，公开3大核心创新技术。它靠Slow-Fast视频编码等，在20+基准屠榜。在多类基准测试和内部测评中表现优异，将业务经验沉淀到开源社区。
国内首套：港中文团队发布7模态人体动作数据集，揭开大模型理解能力短板
港中文邢国良教授团队博士生蒋思阳完成 CUHK-X 多模态人体动作数据集，成果被 ACM MobiSys 2026 接收。用其测试主流大模型，发现理解人类动作平均正确率仅四成。该数据集数据收集方法反常规，还开展了基准测试。
刷新SOTA高出19.05分！英伟达开源OmniVinci全模态理解模型，只用1/6的数据，实现全方位超越
英伟达研究团队发布OmniVinci研究，该全模态理解大语言模型用六分之一训练数据，在全模态理解基准测试成绩超现有顶尖模型19.05分。它靠创新架构和数据策略实现效率与性能双突破。
三位AI殿堂级人物罕见同框：LeCun、李飞飞、谢赛宁团队用空间超感知让AI像人一样理解三维世界
谢赛宁团队联合杨立昆、李飞飞发布Cambrian - S研究，提出空间超感知概念，指出现有AI视频理解或被高估，推出VSI - SUPER基准测试，虽Cambrian - S模型有提升但仍有局限，预测性感知或成新范式。
给你一套框架，理解AI时代
作者综合多方观点提炼出理解AI时代的三层框架。技术栈分底层模型能力、中层基础设施、上层应用场景；价值链是供给驱动，供给侧突破创造新需求；竞争格局在通用层赢者通吃、基础设施层多元共存、应用层快速迭代。
LabVLA：当AI走进科学实验室，浙大x上海 AI Lab联合探索科学具身智能
浙江大学与上海人工智能实验室联合推出 LabVLA，探索更具泛化能力的科学具身智能范式。团队构建仿真数据引擎 RoboGenesis 与语料 LabEmbodied - Data，LabVLA 在多测试中表现良好，还将探索多场景应用。
提示工程死亡？不，它刚刚重生为计算科学：一篇讲透Prompt设计的科学基础
大型语言模型在多步推理任务中受挫，因Transformer架构有计算深度限制。本文建立提示设计理论框架，揭示提示是信息选择器，优化提示可使推理性能提升超50%，将提示设计从试错艺术变为可计算科学。
The Batch: 897 | 科学实验室的通用语言
上海人工智能实验室发布开源的 Science Context Protocol (SCP)，它能连接 AI 智能体与多设备进行自动化科学探究。相比 MCP，其结构更安全，可管理模拟和实体实验，促进跨学科合作。
压缩之外，Visual Tokenizer 也要理解世界？
MiniMax和华中科技大学发布视觉tokenizer新研究VTP，引发业界热议。该研究揭示传统仅以重建为目标的视觉tokenizer缺乏高层语义表示，提出在预训练中引入语义理解，还发现Scaling Law现象，虽有争议但为研究提供新视角。