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NUS Show Lab 寿政教授：打通自回归与离散扩散，打造下一代具身大模型底座｜ECCV 2026
本文整理自新加坡国立大学Show Lab负责人寿政教授在ECCV 2026的分享，团队研发融合自回归与离散扩散的Show-o/Show-2统一架构，解决多模态理解与生成融合痛点，延伸至具身智能领域，突破数据稀缺、推理延迟等核心瓶颈。
2026论文解读，ASAHI：自适应切片助力小目标检测，速度提升25%、精度创新高
高分辨率航空图像小目标检测难，传统检测器表现差。2026年4月都灵理工大学团队提出ASAHI，用自适应切片框架，在VisDrone2019上mAP50达56.8%，推理速度比SAHI提升20 - 25%，还介绍了实战代码等。
国产多模态Agent拿下医学分割SOTA！不用改模型、不加token | 浙大&上海AI Lab
现有医学多模态大模型在分割生物医学图像时存在瓶颈，浙大蔡钰祥教授、上海AI Lab江彦开等人提出IBISAgent框架，将分割定义为多步视觉决策过程，实验显示其在多数据集上大幅领先对比方法。
MMX-CLI给AI Agent装上七种感官，内容创作更方便
MiniMax发布的MMX - CLI命令行工具，给AI Agent装上七种新感官，具备图像生成、视频创作等能力，可一站式解决内容创作问题。它安装使用简单，功能多，还能集成到现有工作流，不过采用按量付费。
牛芯半导体完成UB协议IP互通验证
近日，牛芯半导体搭载自研控制器IP的原型验证平台，与万里眼标准UB网络测试仪完成对接，标志其自研UB控制器IP在协议一致性上迈出关键一步，为生态伙伴开展兼容性验证提供范本。
LightX2V Ulysses Attention 实现学习笔记
本文记录了LightX2V中Ulysses Attention的实现方式与张量形状推导。在多模态/视频场景，其实现可概括为一种layout变换，还提供`enable_head_parallel`和`use_fp8_comm`选项，效果受运行环境等因素影响。
一张图生成任意场景3D模型，部分遮挡也不怕｜IDEA x 光影焕像联合开源
IDEA研究院张磊团队与香港科技大学谭平团队联合推出SceneMaker框架，以DINO - X与Triverse为基础，实现从任意开放世界图像到带Mesh的3D场景完整重建，解决遮挡难题，有多项创新，应用场景广泛。
西湖大学提出RDPO强化学习框架，实现扩散模型并行推理加速
扩散模型“顺序去噪”特性成速度提升瓶颈。西湖大学AGI Lab提出RDPO框架，不必改动模型本身，优化其“采样导航系统”，在多基准测试中取得领先图像生成效果，解决加速问题并提供RLHF对齐新范式。
从CLI原理出发，如何做好AI Coding
文章从CLI原理出发探讨AI Coding，介绍CLI产品美学、技术原理，比较Single Agent与Multi Agent，还给出用好CLI写代码的建议，如正确认识AI、学习Prompt工程等，最后提及利用通义万相AIGC实现图像生成。
告别「盲目自信」，CCD：扩散语言模型推理新SOTA
华为小艺香港团队等研究人员提出上下文一致性解码算法（CCD）。它解决传统DLM推理“短视”和采样预算固化问题，在开源DLMs上实现3.48倍加速和3.9%性能提升，适配多种解码设定。