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让视觉语言模型像o3一样动手搜索、写代码！Visual ARFT实现多模态智能体能力
上海交大等团队推出多模态智能体训练方法 Visual-ARFT，让视觉语言模型有「工具智能体」能力，还开源项目。它能自动调用工具、拆解任务，团队构建 MAT-Bench 评测，其在多任务超 GPT-4o。
为什么我觉得AGI并不会马上到来
作者Dwarkesh Patel认为AGI不会马上到来。当前大语言模型缺乏持续学习能力，难以替代人类工作；计算机操作能力受训练周期、数据等限制；推理能力虽有突破，但仍需时间发展。作者给出了具体预测时间。
CVPR2026 | 鬼手想点谁就点谁？LaSM让GUI智能体把注意力「收回来」
文章聚焦弹窗式环境注入攻击，指出多模态智能体易受环境干扰致目标漂移。提出 LaSM 方法，通过放缩关键层权重让智能体注意力回到任务，实验显示其提升防御效果，且对正常任务影响小。
Nature点赞！哈佛MIT最新作：AI科学家时代来了
哈佛MIT推出ToolUniverse，这一开源框架让AI用自然语言操作600+科学工具，解决了科学研究中AI智能体面临的工具格式不统一等问题，推动科研自动化升级，助力打造AI科学家。
科学界论文高引第一人易主！AI站上历史巅峰
深度学习三巨头之一Yoshua Bengio成各领域被引最多在世科学家。其多篇论文为深度学习奠基，影响自然语言处理等研究。他近期再创业，还介绍了论文引用排名情况，凸显AI和医学热度。
新鲜出炉！斯坦福2025 CS336课程全公开：从零开始搓大模型
斯坦福大学2025年春季CS336课程“从头开始创造语言模型”课程和材料全公开。介绍了讲师信息，课程目标是引导学生开发语言模型，含5单元19门课，注重实践，还说明了学习该课程需具备的能力。
Apple发布新SOTA Manzano：混合Tokenizer破解多模态统一难题，理解与生成双翼齐飞
多模态AI前景广，但现有模型在理解和生成任务上存在性能冲突。苹果提出Manzano模型，用混合视觉标记器降低任务冲突，结构简单可扩展，在多基准测试达SoTA水平，还展示图像编辑潜力。
OpenVision 2：大道至简的生成式预训练视觉编码器
多模态大模型浪潮中，视觉模块是关键。此前OpenVision训练管线复杂，成本高。研究者提出OpenVision 2，移除文本编码器与对比学习，引入随机丢弃视觉token技巧，性能佳且效率高，挑战了对比学习范式。
抛弃预定义Tool，首次提出通过动态工具生成的Agentic多模态Reasoning，破31%涨幅
视觉推理任务中，传统多模态大模型依赖预定义工具，灵活性与领域适应性差。PyVision 框架首次让 MLLM 在推理中实时生成、执行并迭代 Python 工具，在多类任务中显著提升性能，实现范式跃迁。
SIGIR 2025 | 解决扩展和迁移难题，华为新加坡提出InstructRAG，提升高达19%
大语言模型任务规划面临可扩展性和可迁移性挑战，华为新加坡团队提出 InstructRAG 方案，通过多智能体协同架构实现指令图扩展与少样本任务迁移，在多数据集测试中性能提升高达 19.2%。