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LLM-in-Sandbox：给大模型一台电脑，激发通用智能体能力
来自中国人民大学、微软研究院和清华的研究者提出LLM - in - Sandbox范式，让大模型在代码沙盒完成任务，实验显示其能提升多领域表现，无需额外训练，还能减少token消耗，研究者认为应取代纯LLM推理。
100 页 Agentic RL 综述！牛津、新国立、AI Lab 等联合定义 LLM 下半场
2025 年大语言模型热潮持续，但当前主流训练范式显瓶颈。牛津、新国立等 16 家机构学者发布 100 页 Agentic RL 综述，明确定义从‘会说’到‘会做’进化路径，剖析理论、结构与实践，展望未来挑战。
大模型学会拖进度条看视频了！阿里新研究让视频推理告别脑补，实现证据链思考 | ICLR 2026
阿里巴巴未来生活实验室团队解决多模态大模型视频推理难题，推出ReWatch数据集和ReWatch - R1模型。数据集克服现有训练数据痛点，模型用SFT + RL范式及创新奖励机制，实验成绩SOTA。
X-SAM：从「分割一切」到「任意分割」：统一图像分割多模态大模型，在20+个图像分割数据集上均达SoTA
中山大学、鹏城实验室、美团联合提出X - SAM，统一图像分割多模态大模型。它将分割范式扩展，设计通用输入输出，采用端到端架构和三阶段训练策略，在超20个数据集达最优，为图像分割研究开辟新方向。
Meta新突破！跨模态生成告别噪声：流匹配实现任意模态无缝流转
Meta与约翰霍普金斯大学联合推出CrossFlow框架，实现跨模态生成新突破。它基于流匹配提出新范式，无需依赖噪声分布等，在多任务上媲美或超最优算法，训练成本低、速度快，还能适配多任务。
字节跳动开源超强USO模型，AI绘图六边形战士来了
在AI图像生成领域，风格和主题驱动的图像生成一直脱节。字节跳动智能创作实验室推出USO模型，构建海量数据集，设计两阶段训练法，引入风格奖励学习范式，化解此难题，且已全面开源。
EMNLP 2025 | CARE：无需外部工具，让大模型原生检索增强推理实现上下文高保真
MetaGPT等机构团队发布CARE框架，可让LLM将推理上下文与自身检索能力结合，已全面开源。它提出原生检索增强推理范式，采用两阶段训练策略，在问答基准实验中表现出色，为解决模型问题提供新路径。
横扫19项榜单！大晓机器人开源全球首创空间智能底座
大晓机器人联合多机构推出通用基础模型“ACE - Brain - 0”并全行业开源。它打破本体壁垒，在24个核心benchmark中19个获SOTA成绩，应用于机器狗，还提出新训练范式，统一四大能力，重新定义通用具身智能。
ICML 2026｜告别「单线程」思维，智能体进化出了原生的并行推理大脑
北京通用人工智能研究院语言交互实验室提出原生并行推理器NPR，它有「自蒸馏 + 并行强化学习」三阶段训练范式，配套并行推理引擎，让并行推理成模型原生认知能力，还介绍了其具体实现、实验结论等。
告别RAG相似匹配！百度Agentic-R为多轮搜索重塑检索器
传统检索增强生成（RAG）有“单跳”局限，多跳推理易出错。人大高瓴与百度提出面向智能搜索的检索器训练框架 Agentic - R，采用双视角打分和双向飞轮模式，在多数据集上表现出色。