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先解行为，再训Agent：CMU开源首份Agentic Search日志数据，把Agent拆开给你看
CMU团队基于DeepResearchGym平台，从半年真实流量中整理出数据，构建并在Hugging Face开源首个Agentic Search行为日志数据集。还提出三层分析框架，刻画智能体搜索行为，为研究和系统设计提供基础与信号。
MLLM集体翻车，缺乏婴儿级常识！业界首个核心认知基准发布，LeCun转赞
当前大模型在12项核心认知上普遍落后人类10 - 30%，越大的模型越易靠「背答案」糊弄。团队公开首个系统评测框架和题库，用Concept Hacking方法识破模型真假理解，指出模型存在核心知识缺失等问题。
LinearRAG：一种免关系提取的高效 GraphRAG 图构建方法
研究指出 GraphRAG 模型在实际应用中表现常不如朴素 RAG 方法，原因是自动构建的知识图谱质量不佳。为此提出 LinearRAG 框架，有三大核心创新，在四大基准数据集上全面超越现有方法，代码和数据已开源。
单条演示即可抓取一切：北大团队突破通用抓取，适配所有灵巧手本体
在灵巧手通用抓取研究中，传统强化学习面临挑战。北大及BeingBeyond团队提出DemoGrasp框架，以一次成功抓取演示轨迹为起点，通过编辑轨迹适应不同物体与姿态，提升学习效率和真机性能，实验效果出色。
想知道你的LLM API被过度收费了吗？隐藏的Tokens终于可以被审计了
马里兰大学CASE Lab团队研究商业不透明大模型服务（COLS），定义其风险，提出三层审计蓝图。还推出验证框架CoIn，能高效识别token数量膨胀，有可定制性且审计开销低，为构建信任提供技术支撑。
告别微调！斯坦福提出Agentic上下文工程
当前微调大语言模型成本高、不灵活，‘上下文适应’方法有短板。斯坦福大学等提出ACE框架，将上下文变为动态‘战术手册’，解决现有问题。论文通过实验验证其在性能、成本和效率上优势，为大模型发展指明新方向。
ICLR 2026｜首个微观世界模型MicroVerse来了，AI开始模拟看不见的世界
过去两年，世界模型成为大模型演进重要方向，但现有模型多聚焦宏观世界。本文提出MicroVerse模拟框架，将研究边界拓展到微观尺度，还推出MicroWorldBench评测基准和MicroSim - 10K数据集，推动AI从视觉模拟迈向科学模拟。
首次！AI智能体破解「纳什均衡」，大模型学会博弈论｜Cell子刊
多所高校研究团队开发出PrimeNash大语言模型智能体框架，能自动推导纳什均衡闭式解析解并生成证明。它模拟人类科研路径，分三模块求解，经经典博弈验证，还在碳市场博弈展现应用潜力。
昆仑万维多模态视频生成开源，影音图文全统一
昆仑万维开源的SkyReels-V3，通过统一多模态上下文学习框架，实现参考图像生成视频、视频持续扩展及音频驱动虚拟数字人功能，在视觉质量与指令跟随性上逼近闭源顶尖水平，为开源社区提供强大研究基座。
Nature科学报告：对AI的焦虑，理科偏接受学习，文科偏批判回避
青海大学等团队在《Nature》科学报告发文，调查三所川校师生对AI的焦虑与采用意愿。研究构建新框架，整合三种AI焦虑，发现不同焦虑对技术接受影响不同，学科和自我效能也会调节转化路径。