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北京798多觉工场开幕首展·《觉：数字艺术在中国》
2026年6月，北京798多觉工场开幕，首展《觉：数字艺术在中国》同期亮相。这是全球首个以“多觉艺术”为核心理念的实体空间，汇聚27位艺术家50余件作品，涵盖多种媒介，让观众调动感官，实现“艺术平权”。
突破三维感知瓶颈：魔芯科技发布VGGT系列成果，实现动态高保真重建并获新一轮融资
魔芯科技联合同济大学等团队，基于 VGGT 架构发布四项成果，突破三维感知在流式处理、动态鲁棒性和精细感知上的瓶颈。还获新一轮融资，后续将加大对空间智能与世界模型技术投入。
文言文秒杀所有大模型！100%攻击成功，轻松突破安全防线
南洋理工等机构团队提出基于文言文语境的自动化黑盒测试框架CC - BOS，利用果蝇算法和8维策略空间，暴露主流大语言模型安全盲区，实验显示对6款主流模型攻击成功率达100%。
首篇具身智能机器人「安全」综述：LLM如何跨越物理鸿沟？
最新综述首次系统探讨LLM控制机器人的安全威胁、防御机制与未来挑战，指出LLM的具身鸿沟导致其在物理空间可能执行危险动作，而现有防御体系存在逻辑与物理脱节等问题。
千问：阿里第二次“无线战争”
本文以乔布斯用 iPhone 点咖啡引出当下科技圈流行发布会点咖啡展示 AI 能力，对比过去与现在，指出数字世界核心范式从移动转向 AI。介绍阿里千问饱和式投入情况，还分析其可能借鉴拼多多、抖音策略，站在长尾对立面。
全图与切片并非等价？LLaVA-UHD-v3揭示差异推出高效全图建模方案
随着多模态大模型发展，处理高分辨率图像成关键。主流视觉编码范式难兼顾性能与效率，清华和中科院团队发布 LLaVA-UHD v3，提出 PVC 框架，对比 SBE 和 GNE，验证其在提升效率同时保留模型能力。
清华上交满分论文证明：强化学习并不能让大模型更会思考！
清华和上交在NeurIPS 2025的研究《Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?》获满分。研究聚焦RLVR，发现强化学习不能让大模型更会思考，推理能力上限仍由基础模型决定。
NeurIPS 2025 Spotlight | 条件表征学习：一步对齐表征与准则
文章指出传统表征学习处理图片和商品信息时存在局限，针对性有监督训练成本高，多模态大模型使用成本也需考虑。为此提出即插即用的条件表征学习方法 CRL，实验显示其在下游任务表现优异。
VAE时代终结？谢赛宁团队「RAE」登场，表征自编码器或成DiT训练新基石
纽约大学谢赛宁团队推出RAE替代VAE，解决了DiT依赖旧版SD - VAE的问题，如架构复杂、潜空间受限等。RAE结合预训练编码器和解码器，还提出DiT^DH变体，实验效果好，网友看好其前景。
超越RAG，DRAG让LLM准确率飙升45.5%，问题越复杂能力越强
RAG技术虽能让LLM检索资料生成答案，但存在短板，听不懂话里有话。DRAG方法应运而生，有DRA和RSC两大法宝，经对比实验，它在多任务上领先，准确率大幅提升，计算开销小。