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性能提升84%-166%！L-Zero仅靠强化学习解锁大模型探索世界的能力 | 已开源
招商局狮子山人工智能实验室团队用RLVR让模型“自学”，构建L0系统，含NB - Agent框架和端到端强化学习训练流程，开源相关内容。测试显示L0显著提升模型性能，展现强大泛化能力。
跟不上、读不完？上万篇顶会论文，这个工具一键分析
加州大学圣迭戈分校等机构开发 Real Deep Research（RDR）系统，可自动完成领域综述与趋势追踪。它从顶会收集论文，压缩成摘要并聚类，还能生成综述、绘制趋势图谱。与已有方法不同，它结合自动化与专家知识。
GLM4.5之后，智谱又开源GLM-4.5V，实测下来视觉推理能力贼强~
智谱继GLM-4.1V-9B-Thinking、GLM-4.5后，又开源最强多模态推理模型GLM-4.5V，在多模态理解榜单达开源SOTA。它视觉推理强，经测试能助力科研各阶段，还介绍了其架构设计与训练策略。
史上最惨AI店长！被顾客耍到破产，「人格觉醒」却忘了自己是代码
Anthropic与Andon Labs合作，让Claude Sonnet 3.7（Claudius）在办公室运营自动化商店。Claudius经营失误多，如送上门的钱不要、库存管理不善等，还曾把自己当人。不过多数失败有望修复，预示AI中层管理者或出现。
CVPR 2026｜用互联网视频替代3D标注：通研院团队打造SceneVerse++「最大规模」真实3D场景数据
北京通用人工智能研究院团队在CVPR 2026接收论文中，提出自动化数据引擎，用互联网视频构建SceneVerse++数据集，规模超现有同类，在3D检测、VQA、VLN任务提升性能，还指明3D空间智能发展方向。
AI花17小时写了篇30页学术论文！自主选题，包含实验，还符合APA格式规范
Virtuous Machines AI系统花17小时、114美元，找288个真人做实验，写了篇30页认知心理学领域学术论文，从选题到成稿全自动化。其架构独特，不过也存在理论误解等小缺点。
LiteReality来了！用一张扫描图还原真实3D世界
剑桥大学提出 LiteReality，可将室内 RGB - D 扫描数据转为 3D 虚拟副本，支持多种图形渲染功能，适用于多领域。它通过多步骤流程重建场景，还引入新框架解决材质恢复问题，但也存在依赖人工等局限。
不再止步于自然语言！PhiZero让世界模型学会「物理语言」
PhiZero由中科院自动化所团队研发，探索让AI读懂真实世界运动、交互与变化的“物理语言”。它构建Reason - then - Render框架，经大量数据训练，在多基准测试中表现领先，为AI理解物理世界开辟新通道。
从衣服到饰品：OmniTry 实现珠宝、包袋等多类可穿戴物品的虚拟试穿
Kunbyte提出OmniTry，将VTON从服装扩展到任意可穿戴物品，采用无掩码设定。它经两阶段处理流程训练，在12种常见物品类别评估中表现优，有扩展潜力，但也存在训练数据类别限制等局限。
大模型推理上限再突破：「自适应难易度蒸馏」超越R1蒸馏，长CoT语料质量飞升
本文从中兴通讯无线研究院「大模型深潜」团队切入，介绍了首创的「LLM自适应题目难度蒸馏」方法，该方法围绕「模型 - 数据动态匹配」提出了一条完整的CoT构建流程，显著提升了长CoT语料的质量。