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CVPR 2026 | EmoStyle：情感也能“风格化”？深大VCC带你见证魔法！
EmoStyle由深圳大学可视计算研究中心黄惠教授课题组完成。它解决图像情感风格化两大挑战，提出有效方法、构建数据集、设计模块。实验显示其平衡情感与内容，还能扩展到文生图。
从 Hadoop 到 Kubernetes：Pinterest 在 AWS EKS 上的可扩展 Spark 架构
Pinterest将基于Hadoop的数据平台替换为Moka，这是在AWS EKS上运行Spark的Kubernetes原生系统。Moka实现容器化作业隔离，支持ARM实例，改进调度、简化部署，降低成本、提高效率。
快慢Reasoning综述！
大型语言模型在复杂推理任务中有‘无差别计算’缺陷，阻碍其在多场景应用。本文提出双层效率优化框架，梳理两类前沿技术，通过实验揭示瓶颈，为轻量化推理指明路径。
ACL 2025 | 大模型乱试错、盲调用？KnowSelf让智能体有「知识边界感知」能力
ACL 2025 论文《Agentic Knowledgeable Self-awareness》聚焦提升智能体「知识边界感知」能力。KnowSelf 方法让智能体自主调节知识运用，实验显示其性能优，还探索了智能体自我认知多方面影响。
东方理工团队提出HiDrop：重构MLLM计算路径，压缩90%视觉Token实现2.2倍加速
东方理工大学沈晓宇团队提出HiDrop，基于MLLM不同层功能差异，设计出延迟注入、凹金字塔式剪枝和提前退出的视觉Token压缩策略。实验显示，它能压缩约90%视觉Token，保持98.3%性能，实现训练和预填充加速。
清华开源一批「学习虾」，免费的「AI 私教团」来了
清华大学开源全球首个多智能体生成式学习AI技术框架OpenMAIC。它能将技术文档转化为学习课堂，还能解锁多种学习解法。其前身MAIC是重要学习平台，应用不断迭代，OpenMAIC功能强大，边界不止于课堂。
微软：LLM上下文学习并非真的学习！
微软研究指出大模型上下文学习（ICL）虽数学上符合学习定义，但只是拟合prompt内统计规律，非掌握任务本质。通过大量实验，得出如例子越多模型表现越好、语言不重要统计重要等7条关键发现。
Google研究发现：Multi-Agent的核心竟然是Prompt设计！
Google和剑桥大学研究多智能体系统，发现提示设计影响大，有效拓扑结构占比小。提出Mass框架分三阶段优化，实验用Gemini 1.5 Pro和Flash模型，对比多种方法，在多任务上性能显著提升。
「边思考、边搜索、边写作」WebThinker开启AI搜索&研究新纪元！
大型推理模型有推理能力，但静态知识限制其在复杂任务表现。WebThinker 让 LRM 推理中自主搜索、导航及写报告，集成探索器，有自主策略和训练工具，实验显示性能强，还指明未来探索方向。
从「片段生成」到「长视频漫游」：OmniRoam探索轨迹可控的长视频生成新范式
在生成式视频发展中，长时序视频生成面临挑战。研究者提出 OmniRoam 新方法，通过全景表示和分阶段生成框架，提升视频时空一致性，还构建数据评测体系，实验表现优，有效率和 3D 应用潜力。