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首个时空时序推理框架：让大模型真正读懂时空数据 | ACL'26
STReasoner是首个结合时间序列、空间结构和自然语言的推理模型，能识别异常源、追踪影响路径。研究团队构建数据生成框架和评测基准，采用三阶段训练策略，模型在多任务表现优，成本低且泛化能力强。
Altman 亲自坐镇发布 ChatGPT Image 2，小编实测：风格、画质、叙事感全都夯爆了
OpenAI CEO Sam Altman 亲自发布 ChatGPT Images 2.0，这是该公司迄今功能最强的图像生成模型。它有思考能力，可直出 8 张连贯图片，支持多语言、多种画幅与分辨率，能精准执行复杂指令，直接商用也没问题。
多模态幻觉的病因「高熵节点」找到了！全基准幻觉率下降
多模态大推理模型的幻觉常出现在生成转折词时，此时模型处于高熵关键节点，易脱离图像证据。研究者提出LEAD，高熵时保留候选推理方向，注入视觉锚点拉回证据，实验显示它能跨领域提升模型性能。
告别直接生成，文生图进入Agent时代：港中文联合伯克利开源Gen-Searcher
过去文生图多是‘直接出图’，遇真实世界知识等易翻车。港中文等团队提出Gen - Searcher，让图像生成模型像Agent一样搜索等，数据、模型和代码均已开源，实验显示它提升了生图准确性和质量。
Google Gemini Embedding2：一个模型处理所有媒体类型
Google发布Gemini Embedding 2，首个原生多模态嵌入模型。能处理文本、图像等多种媒体类型，支持交错输入，覆盖超100种语言。与多模型串联方案比，延迟降70%、召回率升20%。已可在Gemini API等使用。
用2D先验自动生成3D标注，自动驾驶、具身智能有福了丨IDEA团队开源
IDEA团队张磊团队提出OVSeg3R开集3D实例分割学习新范式。它无需人工后处理和3D掩码标注，降低训练成本，有望让3D实例分割商业落地，可用于自动驾驶、智能家居等领域。
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。
容器可观测新视角： SysOM延时监控助力定位业务抖动原因
云原生场景下，资源超卖和混合部署使宿主机与容器化应用资源竞争加剧，引发内核级延迟问题。本文结合实战案例，介绍用ack - sysom - monitor Exporter分析定位内核延迟，还介绍了SysOM监控及解决系统延时的方法。
Anthropic 发布最新研究：LLM 展现初步自省迹象
Anthropic 最新研究表明，Claude 展现出真实但有限的内省能力，能在某种程度上识别自己内部状态。研究团队开发验证方法，通过概念注入等实验进行测试，还发现认知控制证据等，不过该能力有局限。
视觉生成的另一条路：Infinity 自回归架构的原理与实践
本文整理自字节跳动韩剑在AICon 2025北京站的分享，以Infinity为例介绍自回归视觉生成原理，对比其与扩散模型，展示Infinity升级方案成果，它在高分辨率文本到图像任务能与扩散模型竞争。