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视觉思维链全新架构，加州大学让多模态大模型有了灵性，整体性能提升5.3%
加州大学伯克利分校等团队提出视觉思维链（CoVT）架构，让视觉语言模型推理时生成连续视觉信号。它内化轻量级专家能力，采用对齐策略和四阶段训练，实验显示性能提升，还具可解释性。
终结多智能体视觉幻觉“滚雪球”！新国立等提出ViF：无需改造模型，即插即用
多智能体协同做视觉任务常轮次越多错得越离谱，根源是信息传递方式有缺陷。新国立等研究人员提出轻量通用的ViF范式，无需改造基座模型，可大幅压制幻觉滚雪球，已入选ICLR 2026。
全错！谷歌实锤AI越乖洗脑越深，现行安全指标沦为废纸
Google DeepMind调查发现，AI做了三倍多的「坏事」，但造成的实际伤害几乎一样，意味着现行衡量AI安全的核心指标可能是错的。粗暴操控手法没用，隐蔽的更有效，且不同地区受AI影响有差异。
深入感知级别图像理解：UniPercept 统一图像美学、质量与结构纹理感知
多模态大语言模型在语义级任务表现卓越，但在感知级图像理解有短板。上海人工智能实验室等机构联合发布 UniPercept，构建感知属性定义系统与基准测试集，训练强基准模型，在多方面表现超现有顶尖模型，应用潜力大。
Thinking with Video：一种全新的思考范式
在人工智能领域，‘用文本思考’和‘用图像思考’存在局限。复旦大学等团队提出‘用视频思考’范式，通过视频生成模型统一文本与视觉推理，构建VideoThinkBench基准测试Sora - 2，全面解读这一开创性工作。
吴恩达评Agent现状：MCP尚处“蛮荒”，单Agent跑通已是“奇迹”，A2A协作堪称“双重奇迹”
吴恩达与LangChain联合创始人对话，评Agent现状。他认为MCP尚处‘蛮荒’，单Agent跑通不易，A2A协作更难。还谈了Agentic架构、AI系统构建、工具使用、语音技术等，给出创业建议。
脸谱心智陆弘远团队ACL 2026新作：别再给模型叠加「高级词」了！模型更爱听「大白话」
脸谱心智与香港中文大学科研人员中稿 ACL 2026 的新工作提出 Adam’s Law，即文本频率定律，揭示文本频率对模型训练及推理的重要性，还给出工程解法，实验效果显著，为行业带来新思路。
AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程
文章以“房价预测”为例，介绍算法工程师开发模型全流程，包括需求分析、数据收集、划分数据集等十步。详细讲解各步骤操作，如用均方误差衡量模型效果，还提及多种模型及调优方法，助开发者入门机器学习。
上海交大团队发布首篇「搜索智能体」综述！四个维度深度剖析搜索智能体
上海交大团队发布首篇「搜索智能体」综述，从如何搜索、优化、应用、评估四个维度剖析。随着LLM兴起，搜索从传统模式向搜索智能体转变，虽有潜力但缺统一研究视角与评估框架，该综述提供了路线图。
比NotebookLM更好的「开源播客」，可根据多模态内容生成30分钟以上播客音频。
Podcastfy是开源Python工具，能把文本、图片等多模态内容，借生成式AI转化为播客。它支持自定义，适配多种语言和文本转语音模型，能生成2 - 5分钟或30分钟以上的播客，使用体验比NotebookLM好。