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GPT-5编程专用版发布！独立连续编程7小时，简单任务提速10倍，VS Code就能用
OpenAI推出GPT-5-Codex特化版模型，支持独立连续编程7小时，有IDE插件版。新模型有“真·动态思考”能力，简单任务提速10倍，复杂任务推理更久。还重构了Codex产品体系，升级IDE扩展等。
手术刀式去噪突破LLM能力上限，从头预训练模型下游任务平均提高7.2% | 中科院＆阿里
中科院计算所与阿里Qwen等团队联合提出RefineX框架，通过程序化编辑任务实现预训练数据精炼。它将专家指导结果蒸馏为删除程序，训练优化模型。用其净化数据训练模型，下游任务平均提高7.2%。
CVPR 2026 Oral｜告别模型合并冲突！南大等提出OrthoReg：极简正交正则化，揭开任务算术的底层机制
南京大学等团队为任务算术建立底层理论框架，提出「任务特征特化」属性，推导出几何约束方法OrthoReg。该方法引入极简正交正则化项，提升模型合并性能，论文被CVPR 2026接收并评为Oral，代码等已开源。
离谱！现在的Agent都卷成100个成团了？3分钟并行干完5个复杂任务，还能随时改需求
百度文库、百度网盘联合发布全球首个全端通用Agent——GenFlow2.0，能让100+AI专家Agent天团并行工作，3分钟交付5、6个复杂任务，还能随时改需求。它依托权威资料，可控性强，多任务并行，已上线百度文库Web端/APP。
牛津VGG、港大、上交发布ELIP：超越CLIP等，多模态图片检索的增强视觉语言大模型预训练
牛津VGG、港大、上交大团队论文提出ELIP方法，用学术界资源增强视觉语言大模型预训练，用于文字 - 图片检索。该论文被大会接受并获最佳论文提名。ELIP可应用于多个大模型，实验显示能显著提升图片检索表现。
最新12种GraphRAG技术全面评测
6月两篇论文对12种GraphRAG技术评测。GraphRAG通过构建图结构组织知识，在复杂推理等任务中优于传统RAG。不同GraphRAG技术在图构建、知识检索上表现各异，如RAPTOR图构建慢但令牌消耗少。
小米MiMo Agent 跨会话进化
多数AI编程Agent任务一长就忘事，业界主流靠堆上下文窗口应对，但有缺陷。小米MiMo团队开源的MiMo Code，靠显式存储 - 检索机制，200步以上任务胜率超Claude Code达65%，介绍了其设计及优缺点。
人大-清华-腾讯发布：音频 - 视觉多模态任务统一框架
人大、清华和腾讯合作发布Crab论文，目标是实现多模态场景理解任务的高效一统。它针对音频 - 视觉理解模型难点提出解决方案，构建数据集、设计LoRA结构、统一架构，训练分预训练和指令调整两阶段。
图谱检索全面 or 效率？蚂蚁&浙大Deep GraphRAG：全都要
传统 RAG 遇复杂 Query 易失效，GraphRAG 带来新三难。蚂蚁与浙大提出 Deep GraphRAG，有层次化检索、Beam - Search 重排、DW - GRPO 强化学习三板斧，实验显示其性能优、延迟低。
One RL to See Them All？一个强化学习统一视觉-语言任务！
国内初创公司 MiniMax 提出 V-Triune 系统，可让 VLM 单一训练流程学视觉推理和感知任务。它含三个组件与动态 IoU 奖励机制，基于此的 Orsta 模型在多项测试中性能提升显著，凸显统一 RL 方法有效性和可扩展性。