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华为发布业界首个扩散语言模型Agent，部分场景提速8倍！
华为等团队研究发现，把Agent“底座”换成扩散式大模型（DLLM），执行速度提升30%以上，部分复杂任务效率达传统AR模型8倍。其优势源于生成范式，可重塑Agent设计。
视觉感知RAG × 多模态推理 × 强化学习 = VRAG-RL
数字化时代视觉信息愈发重要，传统RAG方法处理视觉信息面临挑战。阿里巴巴通义实验室的VRAG - RL将强化学习引入多模态智能体训练，革新检索生成范式，提升视觉语言模型多方面能力，代码已开源。
生成视频总出物理bug？用VLM迁移+token级对齐，让燃烧在正确位置发生，碰撞遵循动量守恒丨CVPR 2026近满分接收
现有生成式视频模型多停留在“外观拟合”，未真正“物理建模”。中山大学等机构提出ProPhy，构建渐进式物理对齐框架，使模型有“分层物理理解”与“空间物理对齐”能力，论文被CVPR2026近满分接收。
AI生成视频总不符合物理规律？匹兹堡大学团队新作PhyT2V：不重训练模型也能让物理真实度狂飙2.3倍！
匹兹堡大学团队提出 PhyT2V 框架，论文已被 CVPR 2025 接收。该框架不依赖重训练或大量外部数据，通过链式推理与迭代修正机制，增强主流 T2V 模型物理场景泛化与生成能力，应用前景广。
西湖大学科研版NanoBanana开源！科研绘图从此自动化
西湖大学将科研版NanoBanana开源，其AutoFigure框架可自动化生成学术插图且能编辑，论文被ICLR 2026接收。该框架提出理性渲染范式，配套FigureBench基准测试集，表现超越人类预期。
AI「看不懂」、「做不好」视频的问题，混元用「MTSS」解决了
腾讯混元团队提出 Multi-Stream Scene Script（MTSS）新视频描述范式，将传统方式升级为‘多流结构化剧本’。它解决了传统方式语义冗余、扩展性差等问题，在视频理解和生成任务表现显著。
大模型被确诊「视觉文盲」！多校联合提出MILO，为它植入空间想象力
空间推理是多模态大语言模型（MLLMs）应用关键挑战，当前‘语言描述式调优’让模型成‘视觉文盲’。多校联合提出MILO范式，结合视觉生成反馈与语言调优，还构建GeoGen数据集，经五大任务验证其有效。
谷歌痛失王座？港科大贾佳亚团队DreamOmni2开源，超强P图暴击Nano Banana
港科大贾佳亚团队开源DreamOmni2，该模型基于FLUX Kontext，能处理多参考图像，在多模态编辑与生成上表现出色，超越谷歌Nano Banana等模型，还构建了新测试集与数据构建范式。
让 AI 自己打怪升级，Meta用Self-play RL把Coding推向超级智能
Meta FAIR、Meta TBD Lab等朝着“超级智能软件工程Agent”迈出第一步。SSR让大模型零人类标注，靠自生成Bug和自修复稳定碾压人类数据基线，新旧范式对比优势明显，还介绍方法、实验结果与理论洞察。
马斯克想要「杀死」氛围编程，就像FSD搞定自动驾驶
马斯克在X平台称xAI将消除氛围编程，让它回归纯粹编程，能按描述制作应用。氛围编程借助AI根据自然语言指令自动生成代码，若xAI愿景成真，软件开发范式或转变，程序员工作模式也将改变。