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AI 会笑吗？BIGAI & 上交大团队：多模态大模型是否真的能 get 到视频笑点｜ACL 2026
上海交通大学等团队构建v-HUB评测基准，分析多模态大模型视频幽默理解能力。评测7个前沿模型发现，模型依赖文字、主动发现笑点能力弱，声音作用有限，还需考虑隐形线索。
像开发软件一样造世界，Agent2World来了，把世界模型做成可运行的符号环境
为让模型真正“能行动”，需可执行、可验证的符号世界模型，但现有自动生成路线有困局。研究团队提出 Agent2World，经实验验证有显著效果，能稳定产出高质量符号世界模型，开辟 AI 理解现实环境新可能。
大模型在具身推理上「翻车」了？4496 道题全面揭示短板
美国东北大学等提出BEAR基准评估MLLM具身智能子能力，用4496道题测试20个模型。发现多模态大模型具身能力不足，还分析错因，开发BEAR - Agent提升模型具身推理能力，在仿真测试中效果显著。
刚刚，国产Agent模型闯入全球第一梯队！限时免费
昆仑万维发布SkyClaw-v1.0及其轻量版SkyClaw-v1.0-lite Agent模型，性能达全球第一梯队，价格仅主流顶尖模型一半甚至更低，适配主流Agent框架，还兼容OpenAI接口，现限时免费，后续将逐步开源。
相比层出不穷的 Agent 框架，不变的 Agent Protocol 是什么
文章围绕 Agent Protocol 展开，指出框架更迭但生产级 Agent 系统问题不变。以 Agent Protocol 为主线拆分 Agent Runtime，探讨其核心、稳定对象、执行模型等，还对比各框架在多维度的表现并给出设计建议。
架构解耦是统一多模态模型所必须的吗？全新AIA损失：No
香港中文大学 MMLab 和美团研究者思考架构解耦是否为统一多模态模型必须，推出 AIA 损失。研究发现架构解耦未解决任务冲突，AIA 能提升模型性能，减少数据配比问题。
通义实验室正式开源 Mobile-Agent v3.5 及新一代多平台 GUI Agent 基座模型 GUI-Owl-1.5
通义实验室正式开源 Mobile - Agent v3.5 及新一代多平台 GUI Agent 基座模型 GUI - Owl - 1.5。该模型有多档参数可选，分 Instruct 和 Thinking 版，支持多平台。它解决了高质量数据难搞定等痛点，评测表现良好。
Nanbeige4.2-3B：探索通用Agent小模型
在模型越做越大的当下，推理成本成了影响Agent大规模使用的关键因素。南北阁实验室推出Nanbeige4.2 - 3B，在架构、数据构造和训练pipeline层面做了系统工作，评测表现良好，还探索本地个人助手等应用。
Monet：赋予多模态大模型如人类一般的抽象视觉思考能力
文章介绍了Monet模型，它实现了训练MLLM直接在连续隐空间思考的方法，内化视觉思考能力。还阐述了多模态模型隐式推理训练的难点，提出SFT+RL训练框架，构建数据集，经测试，Monet提升了视觉推理能力。
Skywork技术论坛一手分享：Agent与多模态的落地真相｜甲子光年
8月19日，昆仑万维发起第一期Skywork全球技术论坛讨论会，众多高校和企业嘉宾围绕Agent与多模态展开交流。探讨了Agent商业化、多模态应用等核心问题，提出诸多判断，指出行业热度高但落地是关键。