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国产Deep Research杀出一匹「裸奔」黑马：免费开放，过程透明，网页报告一键即出
国产AI搜索秘塔AI搜索放大招，深度研究功能发布即免费公开，自带新玩法，思考过程透明。在评测集上表现优，可应对复杂问题，生成规范报告，还能转互动网页，严谨度与易用性兼备。
性能提升84%-166%！L-Zero仅靠强化学习解锁大模型探索世界的能力 | 已开源
招商局狮子山人工智能实验室团队用RLVR让模型“自学”，构建L0系统，含NB - Agent框架和端到端强化学习训练流程，开源相关内容。测试显示L0显著提升模型性能，展现强大泛化能力。
九成以上模型止步白银段位，只有3个铂金！通用AI下半场评测标准来了
OpenAI研究员姚顺雨提出AI发展步入新阶段，下半场关键在评估模型真实智能。新加坡国立大学等团队提出“通才智能”评测框架，剖析多模态大模型短板，推出五级评估体系和测试集，测试结果暴露模型弱点，引发社区积极反响。
如何判断AI视频真假？综述动态、可溯源、可解释的检测体系 | ACL26
AI视频生成技术发展迅速，现有检测方法难满足需求。最新综述提出「事实保真度验证」目标，梳理出视觉与语言双视角的四层检测框架，还分析了检测方法演进、评测指标和数据集，为AI视频检测提供落地地图。
Harness Engineering实践，做了一个平台让AI一晚上自动评测和优化你的系统
作者分享搭建小平台实现全自动化评测与系统优化的实践，包括创建评测任务、集、报告等，通过钉钉文档、绘报等案例展示操作，还能自动优化系统，不过需系统UI规范、AI Coding含量高。
Generalist爆火背后：具身智能真正的竞争，已不在模型
Generalist AI发布的GEN - 1模型引爆具身智能领域，其多项指标出色，预示具身智能竞争从模型层转向基础设施层。行业关注焦点转移，数据正从‘静态数据集’演进为‘动态教育系统’，评测与仿真基础设施成关键。
数据合成篇｜多轮ToolUse数据合成打造更可靠的AI导购助手
文章以租赁导购助理“小不懂”为例，介绍Tool Use训练数据合成方案。先分析训练数据的目标与难点，提出动态多智能体对话生成框架，阐述多轮数据、复杂问题合成及过滤方案，展示数据和模型效果，还提及未来工作方向。
港中文联手美团开源“视觉推理通才”！图像视频10类任务一网打尽
香港中文大学MMLab与美团研究团队开源OneThinker模型，它可覆盖图像与视频十类核心视觉任务，在31项测试中表现出色，还展现泛化能力。研究团队搭建数据集，并引入EMA - GRPO算法提升训练稳定性。
准确率腰斩！大模型视觉能力一出日常生活就「失灵」
EgoCross项目团队聚焦跨域第一视角视频问答评测，揭示现有MLLM在多场景泛化瓶颈。团队提出跨域第一视角视频问答基准EgoCross，经测试揭示模型短板，验证改进方法潜力，研究入选AAAI 2026且数据集等已开源。
LinearRAG：一种免关系提取的高效 GraphRAG 图构建方法
研究指出 GraphRAG 模型在实际应用中表现常不如朴素 RAG 方法，原因是自动构建的知识图谱质量不佳。为此提出 LinearRAG 框架，有三大核心创新，在四大基准数据集上全面超越现有方法，代码和数据已开源。