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从视觉出发统一多模态！颜水成团队最新研究：不再把图像编解码器塞进LLM｜ICLR'2026
NVIDIA研究员Jim Fan称AI正经历第二次预训练范式转移。颜水成团队Muddit模型从视觉先验出发，用离散扩散框架统一文生图、图生文和VQA，挑战多模态“语言中心论”，在多任务表现出色。
八年研究沉淀，原方智能试图让机器拥有关于世界的「信念」
原方智能正式启动，由林浩鑫与唐开强创立，技术源于 LAMDA 团队八年研究。其目标是使机器在物理世界形成对世界的'信念'，以世界模型为核心技术路线，将研究成果推向开放物理世界。
别跟LLM太交心！斯坦福新研究：AI不能完全取代人类心理治疗师
斯坦福大学研究团队测试流行AI模型及商业化AI治疗平台，发现AI治疗师存在根本缺陷与潜在危险，如歧视回应、无法危机干预、谄媚等，但也认可其在心理健康方面的辅助用途。
Nature | 清华&芝大团队：AI让个体科学家“加速”，却让科学边界“收缩”
2026年1月14日，清华与芝大团队在《Nature》发表研究，通过分析4100余万篇论文，揭示AI融入科研的“双重效应”：它是个人科研“加速器”，让使用者产出和职业发展提升；也是科学整体“收缩器”，使集体知识疆域收窄。
超越RAG和DAPT！华人团队新研究引热议：即插即用、无需改变原参即可让模型化身领域专家
华人团队提出比DAPT和RAG更方便、成本更低的方法，即“Memory Decoder”预训练记忆模块。它像“领域知识插件”，即插即用、不改原参，能让Qwen、Llama等模型成领域专家，还降低困惑度。
所有大模型，都学物理学：北大物理系一篇研究，震撼了AI圈
北大等机构团队跨界用物理学最小作用量原理，提出新颖方法估计 LLM 生成方向性，揭示其背后‘物理定律’。发现 LLM 生成有细致平衡现象，还能用物理指标给大模型画像，让 AI 研究提升到‘物理科学’高度。
ACL 2025｜自我怀疑还是自我纠正？清华团队揭示LLMs反思技术的暗面
本文指出反思技术虽简单有效，但在多种LLMs和任务中会失败。清华团队剖析其在开源和闭源LLMs、四种任务上失败原因，提出轻量级缓解方案，为反思技术可解释性研究奠基。
POF|清华大学张宇飞团队：采用数据驱动湍流模型的三维增升装置模拟
传统RANS方法预测分离流动有挑战，数据驱动湍流模型泛化性能有局限。清华大学张宇飞团队研究其在复杂三维增升装置应用，验证SST - CND模型泛化能力及修正项迁移能力，证明其可用于真实工程流动问题。
让AI自动构建AI模型：UCSD 推出 AIBuildAI 智能体，斩获OpenAI MLE-Bench榜单第一
近日，加州大学圣地亚哥分校研究团队开发 AIBuildAI 智能体，可全自动构建 AI 模型。它在 OpenAI MLE - Bench 基准测试 75 个任务上以 63.1% 获奖率居榜首，实现端到端自动化。
大语言模型离“数学证明高手”还有多远？斯坦福、伯克利、MIT 团队提出 IneqMath 评测标准
现在很多大语言模型常给出看似正确的结论，但推理过程却有问题。斯坦福、伯克利和MIT团队提出新思路，构建IneqMath数据集及‘AI数学裁判系统’，研究发现很多模型推理不严谨，还给出两个提升准确率的办法。