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压缩之外，Visual Tokenizer 也要理解世界？
MiniMax和华中科技大学发布视觉tokenizer新研究VTP，引发业界热议。该研究揭示传统仅以重建为目标的视觉tokenizer缺乏高层语义表示，提出在预训练中引入语义理解，还发现Scaling Law现象，虽有争议但为研究提供新视角。
从答题到做实验：SciAgentGym让大模型进入科学工作流
复旦大学NLP实验室提出SciAgentGym，为科学智能体搭建工作流环境，还设计了评测集SciAgentBench。实验显示模型接入工具能提升成功率，但长流程任务性能下降。论文还提出SciForge构建训练数据，提升了模型表现。
优步通过实时信号与 Listwise 排序改进餐厅推荐
优步在Uber Eats推荐系统引入实时用户信号与Listwise排序法，用实时信号处理层替换早期特征流水线，还引入Listwise排序优化候选餐厅排序，降低特征漂移，保障系统性能。
让思考更准更长！强化学习新算法FIPO来了
阿里通义实验室Qwen Pilot团队发布系列博客剖析大模型强化学习机制与局限，推出新算法FIPO。该算法引入Future - KL机制，解决‘推理长度停滞’问题，在多项测试表现优异，还介绍招聘信息。
结构化扩展拿下Agent工具检索新SOTA，精准找到API｜ICLR'26
宁波东方理工大学沈晓宇团队在ICLR 2026发表论文，指出当前工具检索瓶颈在于工具文档。提出对文档结构化扩展，再训练模型的方案，构建TOOL - REX等组件，实验显示显著提升检索性能。
AI的七窍打通了！谷歌发布Gemini Embedding 2原生多模态嵌入模型
谷歌发布Gemini Embedding 2新型基础架构，将文字、图像等数据整合到统一维度，终结旧工作流。该系统赋予机器五维感知，建立跨媒介沟通语言，提升运行效率，在多场景有应用潜力。
迎接「万物皆可RAG」时代：最新综述展示50多种多模态组合的巨大待探索空间
大模型常采用RAG技术，多模态崛起使RAG向MM - RAG发展。目前MM - RAG研究初级，华中科技大学等研究者发布综述，覆盖所有模态组合，剖析工作流，提供构建系统的一站式指南。
攻克长文档与多模态挑战，Paper2Video实现学术视频的自动化生产
新加坡国立大学 Show Lab 团队主导研究，提出 Paper2Video 基准及评价指标，还推出 PaperTalker 多智体框架实现学术视频自动化生产，实验显示其在多方面表现佳，效果接近人工水平。
谷歌发布首个AI+教育RCT实验，传统教材要凉？
谷歌论文提出Learn Your Way AI增强型教科书系统，有两阶段AI生成框架，构建完整学习体验。经专家评审和RCT证明，使用该系统的学生学习效果和体验更好，还介绍了其可用场景。
全新唇同步技术OmniSync，遮挡，侧脸不在话下
唇同步对创建逼真视频内容很重要，但现有方法在身份一致、姿势变化等方面有局限。中国人大携手快手提出OmniSync，引入无需掩膜的训练范式，保证身份和姿态一致，能适应复杂场景，还建立AIGC - LipSync基准。