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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。
2026！开年关键词：Self-Distillation，大模型真正走向「持续学习」
2026 年刚开始，大模型领域研究者达成默契，arXiv 论文高频出现 Self-Distillation。传统强教师依赖范式难适配模型持续进化，Self-Distillation 成破局点。MIT 等机构发布三项研究成果，均用信息差实现模型自驱动升级。
打破幻觉！Qwen最新OCR让印章、表格、公式识别准确率飙升45%
基于推理增强框架的视觉语言模型处理OCR任务有成果，但存在生成幻觉问题，特定领域不如专家模型。DianJin - OCR - R1通过推理与工具交互，按‘思考 - 调用工具 - 重新思考’流程提升OCR性能，减少幻觉。
Claude Opus 4.7发布：更严谨的长任务处理与自我验证能力
Anthropic发布Claude Opus 4.7模型，相比4.6版处理长任务更严谨，能自我验证输出。它在视觉、指令遵循、记忆等能力上提升，企业级应用表现出色，还有新功能与安全特性，不过使用成本更高。
Gemini 3 Pro的位置，Kimi K2.5也想坐坐？
Kimi 发布 K2.5，在视觉编程上表现亮眼。它通过多模态训练涌现审美，能生成美观网页。与 Gemini 3.0 对比各有优势，Kimi Code 开源终端 Agent 功能强大，Kimi 还探索 Agent Swarm 协作新路径。
紫东太初推出GMC核心集剪枝方法，少80%Token仍满血保真多模态能力
视觉Token冗余是多模态模型高效推理与落地的瓶颈，传统筛选方法有缺陷。紫东太初团队提出GMC核心集剪枝方法，具双阶段架构，优势多，实验显示其能在减少Token同时保持性能。
CVPR 2026 视频模型趋势梳理：不止生成下一帧，更要理解下一步
视频智能正从画面生成走向运动控制、动态建模等。CVPR 2026 显示视频模型竞争重心从视觉质量转向对时空和物理规律的建模能力，文中介绍多篇相关论文及成果。
GPT-5.2发布，OpenAI十周年纪念版更新。
OpenAI在成立十周年之际发布GPT-5.2。此次更新让其在真实工作场景更实用，包括PPT/表格制作能力升级、前端编码能力惊艳、视觉能力细节处理更强、工具调用意识领先等。
南开 && UIUC | SearchAgent-X，打破「效率瓶颈」，让复杂「AI搜索智能体」走向现实
南开大学和伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究提出SearchAgent - X框架，解决大型语言模型驱动的搜索智能体效率痛点。它剖析制约效率的原因，通过两大‘加速引擎’优化性能，实验显示效果显著。
字节跳动Seed1.5-VL复杂图表精准抽取，Deep Think是多模态未来的主流
文章介绍字节跳动的Seed1.5-VL模型，它能精准抽取复杂图表，处理模糊图片、推理几何题。其由视觉编码器和LLM组成，预训练语料丰富，后训练结合多种方法，推荐在huggingface体验。