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SimpAgent (ICCV2025 Highlight)：上下⽂简化重塑GUI智能体，更少计算，更强性能
在多模态大模型加持下，纯视觉GUI智能体成通用操作智能体重要方向，但面临元素与历史上下文问题。哈工深和华为提出SimpAgent，从上下文简化建模入手，实现更快更强性能，工作被ICCV 2025录用。
Prompt | 人生金句炼金术师
作者分享“人生金句炼金术师”提示词，用其将平凡瞬间转化为哲理金句，如“想减肥没开始”“等红绿灯”等场景。给出不同风格卡片提示词，实测Gemini 2.5 Pro效果更好，还介绍了动态视觉图谱提示词。
多模态大模型不会画辅助线？最新评估得分：o3仅25.8%，远低于人类82.3% | 清华腾讯斯坦福联合
清华、腾讯、斯坦福等团队发布RBench - V基准测试，评估大模型视觉推理能力。结果显示，主流大模型如o3、Gemini2.5等准确率远低于人类，开源模型表现更差，暴露出大模型在复杂多模态推理任务中能力不足。
AI卷到物理世界，小米迎来自己的主场？
该文探讨小米在物理AI领域的发展。物理AI与生成式AI有别，更重感知与执行。小米有手机、汽车、家庭入口，补齐多样能力，成全球首个在「人车家全生态」落地物理AI的公司，优势显著。
消费级具身智能跨越式新品：算力提升1000倍，对标英伟达Jetson Thor芯片，成本仅1/10！
蔚蓝科技发布新款机器狗 BabyAlpha A3，算力提升 1000 倍，对标英伟达 Jetson AGX Thor T5000 芯片，成本仅 1/10。它采用国产芯片，具身智能边缘端混合异构计算集群，感知超人类，实现全自主智能。
BookRAG：专治各种「层次化复杂」文档
BookRAG专为处理层次化复杂文档而生。传统RAG有两大盲区，而BookRAG在多模态长文档基准上刷新SOTA。它采用BookIndex×Agent - based Retrieval技术方案，效率高、可扩展性强，兼顾高精度、高召回、低成本。
句子级溯源+生成式归因，C²-Cite重塑大模型可信度
在人工智能发展背景下，大模型内容可信度成焦点。北邮百家AI与小米团队提出溯源大模型C² - Cite，首创上下文感知归因生成技术，解决现有归因模型缺陷，已被WSDM 2026收录。
多模态后训练反常识：长思维链SFT和RL的协同困境
华为与香港科大研究发现，多模态视觉语言模型中，长思维链SFT与RL组合难协同增益。研究引入难度分类方法构建数据集，分析各方法表现及组合策略困境，还给出实验发现与未来研究方向。
顶级邪修再战 Nano Banana Pro ，超多玩法，太猛了这玩意！
谷歌发布 Nano Banana Pro 模型，将图片模型能力推向顶峰，支持中文。它能生成准确视觉内容、多语言文本，可混合多元素，支持多分辨率。经测试，其各方面表现出色，应用场景丰富，版权限制宽松，三方应用和谷歌官方均可使用。
Gemini 2.5 Pro 负责人：最强百万上下文，做好了能解锁很多应用场景
谷歌DeepMind长上下文预训练联合负责人Nikolay Savinov在播客中分享Gemini 2.5长上下文技术。他认为长上下文能革新产品交互，与RAG协同，未来千万级token上下文将成标配，但当前百万级未达完美时扩规模意义不大。