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多模态扩散模型开始爆发，这次是高速可控还能学习推理的LaViDa
近期基于扩散模型的视觉 - 语言模型 LaViDa 出现，它继承扩散语言模型优点。与自回归模型不同，扩散模型能并行、处理双向上下文。LaViDa 在多任务测试有竞争力，推理蒸馏和文本填空表现好，还能权衡速度与质量。
刚刚，DeepSeek又探索新架构了，开源OCR 2
DeepSeek更新DeepSeek - OCR 2，引入DeepEncoder V2架构，实现视觉编码范式转变。模型和技术报告齐开源，在多项测试中表现出色，降低重复率，为全模态编码提供路径，但在报纸类文档识别有不足。
陶哲轩惊叹！数学奇点初现，AI首次给出人类无法企及的原创证明
谷歌DeepMind团队用Gemini证明代数几何新定理，获斯坦福教授认可；Grok 4.20解决Bellman函数难题；GPT 5.2处理高阶数学问题能力惊人。陶哲轩预言AI或独自攻克部分埃尔德什问题，2026年或成「ASI元年」。
NextStep-1：一次在图像生成上自回归范式的探索
阶跃星辰团队探索自回归图像生成新路径，推出 NextStep-1。它直接在连续视觉空间自回归生成，架构简洁，实现端到端训练。模型有高保真生成和编辑能力，Benchmark 表现佳，但也面临稳定性等挑战。
微调重要表征以增强思维链的推理能力
团队提出关键表征微调（CRFT）方法，通过信息流分析识别和优化关键表征。在八个数学和常识推理基准及两个模型系列验证其有效性，能提高推理准确率，学习参数量低，还适应少样本场景。
参数量暴降，精度反升！哈工大宾大联手打造点云分析新SOTA
哈工大（深圳）和宾大联合团队推出基于KANs的3D感知解决方案PointKAN，能处理点云数据下游任务。它替代MLP，有更强学习几何特征能力。还提出PointKAN - elite，降参保量。实验表现出色。
直接从像素到单词：这个原生大模型统一单图、多图、视频和空间智能
南洋理工大学等团队推出NEO - ov模型，挑战传统「视觉编码器 + 大模型」范式，直接从原始像素学语言。它在多任务表现出色，尤其空间智能突出，但在OCR等方面有短板，展现原生多模态建模潜力。
RAE+VAE? 预训练表征助力扩散模型Tokenizer，加速像素压缩到语义提取
近期，RAE 提出以「 冻结的预训练视觉表征」作潜空间提升扩散模型性能。同期西安交大与微软亚研院提出 VFM - VAE，结合 RAE 与 VAE，能加速模型收敛、提升生成质量，展示扩散模型 Tokenizer 演化方向。
你敢信？GPT-5的电脑操作水平只比人类低2%了
Agent S3刷新了计算机使用智能体（CUA）在「OSWorld」基准测试的记录，性能达69.9%，接近人类水平。它引入bBoN实现并行扩展，还精简框架、引入原生代码智能体，已开源并发布论文。
苹果掀桌！扔掉AlphaFold核心模块，开启蛋白折叠「生成式AI」时代
蛋白质折叠是计算生物学核心难题，SimpleFold作为首个仅基于通用Transformer模块的蛋白折叠模型，摒弃AlphaFold2系列传统架构，能将蛋白序列生成三维原子结构，在多基准测试表现强劲，还可生成结构集合。