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CVPR 2026 | 还在为AI「鬼画符」发愁？TextPecker即插即用破解文字渲染难题
在生成式AI浪潮中，视觉文本渲染仍是未攻克的核心难题。华中科技大学白翔教授团队等提出TextPecker，是基于结构感知的即插即用型强化学习优化策略，可适配主流生成器，提升视觉文本渲染性能，已被CVPR 2026接收。
超20万个高质量Skills！浙大等联合推出SkillNet，告别孤立Skill实现自进化
浙江大学联合多家机构推出开源基础设施SkillNet，拥有超20万个高质量Skills。它能让AI智能体告别失忆式工作，将互联网资源和人类经验转化为可执行Skills，构建Skills网络，经严苛评测，在真实场景验证了强大实战能力。
R1/Qwen训练新范式：无需继续训练，直接“算”出权重，提效500%
DeepSeek - R1爆火让RLVR成大模型后训练焦点，但训练代价高昂。学者发现RLVR中LLM权重和输出概率呈线性变化，提出“权重外推”等方法，实现最高6.1倍训练加速，RL - Extra在多榜单展现高效率。
北大、字节、中科院自动化研究所等提出图像并行生成新范式
北大、字节等团队发现多模态模型先思考后作画会降低图像语义保真度，因自回归架构有误差传播问题。为此提出并行多模态扩散框架MMaDA - Parallel，构建ParaBench基准，多项优化后在测试中击败Bagel。
AAAI 2026结果公布，刷出88887高分！2.3万投稿录用率仅17.6%
AAAI 2026录用结果公布，投稿量达23,680篇创历史新高，录用率仅17.6%。多位研究员论文被录用，如北大顾怿洋、南洋理工加小俊等。同时，Reddit上对此次录用讨论热烈，有人质疑存在‘关系户’现象。
听说，大家都在梭后训练？最佳指南来了
大模型时代，Scaling Law 边际效益递减，业界转向后训练。《Post-training 101》博客可助初学者入门，涵盖从预训练到指令微调、SFT 原理、多种强化学习技术及模型评测方法等内容。
腾讯开源智能体构建框架
腾讯开源智能体构建框架 Youtu-Agent，灵活高性能，验证性能出色，开源友好成本低。有自动智能体生成等亮点，适用于不同用户群体，涵盖研究、开发等场景，还介绍核心概念，附项目地址。
OpenAI和Anthropic罕见互评模型：Claude幻觉明显要低
OpenAI和Anthropic罕见合作，互相授予API权限评估模型安全与对齐情况并发布报告。双方派出多模型参与，从指令层次、越狱、幻觉、欺骗策略等方面评测，呈现各模型优缺点。
GPT-5、Grok 4、o3 Pro都零分，史上最难AI评测基准换它了
AAI机构提出新基准FormulaOne，让GPT - 5、o3 Pro等前沿大模型集体得零分。该基准含220个图结构动态规划问题，分三类难度。测试结果显示，模型在深层及最深层难度表现差，引发关注。
MSSP | 西北工业大学马启悦，高传强等：融合激波位置的跨声速抖振气动载荷辨识
本文提出融合激波位置的跨声速抖振气动载荷辨识方法，从时序流场提取激波特征，用稀疏辨识构建参数化代数方程，增强预测精度与泛化能力，为准确预测跨声速气动载荷提供新思路。