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AI Spot 学术分享会丨ICLR 2026 深度推理专场
当大模型走向深度推理，ICLR 2026 汇聚全球顶尖成果。OpenMMLab 等联合发起 AI Spot ICLR 2026 学术分享会，5 月 14 日 19 点直播，聚焦模型‘慢思考’，嘉宾将解读四大核心技术。
桌面 Agent 的下一步：不是会操作，而是会调度工具
复旦大学和通义实验室提出 ToolCUA，让模型在 GUI 与工具调用间编排路径。它从已有 GUI 轨迹合成训练数据，设计奖励机制，在 OSWorld - MCP 评测中效率与准确率大幅提升，为 CUA 发展提供方向。
一文探析多分类指标Accuracy/Precision/Recall/F1-score
文章探讨机器学习分类模型评价指标，指出Accuracy在不平衡数据集有缺陷，需引入Precision、Recall和F1 - score。分开解析二分类和多分类模型指标，还给出不同场景下指标侧重建议。
Skills：从编程工具的配角到Agent研发的核心
文章探讨了Skills在AI Agent发展中的价值演变与适用场景，指出其价值具高度场景依赖性。在Claude Code编程工具中它表现平淡，在Agent研发中价值凸显，还给出使用场景判断维度与发展方向。
科研写作神器，超越Mathpix的科学公式提取工具已开源
LaTeX公式OCR现有方法处理真实文献面临挑战，DocTron团队提出系统性方案。构建CSFormula数据集，提出DocTron - Formula模型，在评测和实际应用中表现出色，超越Mathpix等工具。
无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架，这是无需外部数据的自我提问模型，含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励，设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。
Anthropic发布多Agent协作模式指南：5种架构与适用场景
当单个AI Agent无法完成任务时，多Agent系统就派上了用场。Anthropic最新发布的指南给出了五种经过验证的模式，包括生成 - 验证模式、编排 - 子代理模式等，并介绍了适用场景和陷阱。
LLM算力告急？把文本变图片，推理成本直接减半！
大型语言模型处理长文本时计算成本高，本论文探索‘文本即图像’输入压缩策略，将长文本渲染为图像输入多模态模型，可减少近一半令牌，且任务性能不受显著影响，在多任务中验证了其有效性。
SceneGen: 单图像驱动的多资产3D 场景生成
上海交通大学提出SceneGen框架，可从单张场景图像及其对应目标掩码中，同时生成带有几何结构与纹理的多个3D资产。它一次前向传播即可完成生成，在效率与稳健性上优于现有方法，虽有局限但应用潜力大。
大模型「越用越快」！SpeedupLLM首次验证，大降56%推理预算
Emory大学研究者提出SpeedupLLM框架，利用动态计算资源分配和记忆机制，使LLM处理相似任务时推理成本降56%、准确率提升，论文系统性验证了LLM“越用越快”，为AI模型发展提供新思路。