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大模型如何准确读懂图表？微软亚研院教它“看、动手、推理”
多模态大模型处理结构化图像有误差放大、推理难等问题。微软亚洲研究院等提出PixelCraft，以高保真图像处理与非线性多智能体推理为支柱，提升结构化图像理解性能，在多基准上有增益。
最大的开源GraphRag：知识图谱完全自主构建｜港科大＆华为
香港科技大学KnowComp实验室与香港华为理论部提出AutoSchemaKG框架，可自主构建知识图谱，无需预定义模式。该系统利用大模型提取知识三元组并归纳模式，构建了ATLAS系列知识图谱，经测试表现优异。
极低成本，复现GPT-4o图像风格化一致性！NUS推出OmniConsistency
NUS ShowLab 推出 OmniConsistency，解决开源扩散模型在图像风格化一致性上与商业 API 的差距。它成本低，能在保持风格化效果时精准保留图像细节等，还解决了风格化与一致性的跷跷板问题，且兼容性强。
ICLR 2026 Oral｜多模态知识图谱对齐难：破解噪声关联至为关键
在数据多元化时代，多模态知识图谱能为下游应用提供数据支撑，实体对齐是构建知识图谱的核心技术。但大规模知识图谱关联与融合面临噪声和潜隐关联挑战。四川大学团队提出 RULE 方法，缓解了这些影响，论文被 ICLR 2026 接收为 Oral。
IEEE TPAMI 2025 | 北京大学提出LSTKC++，长短期知识解耦与巩固驱动的终身行人重识别
北京大学周嘉欢团队在IEEE TPAMI发布LSTKC++研究成果。该框架引入长短期知识解耦等机制，保障模型学习新知识和记忆历史知识。代码已开源，研究在性能和效率上优势明显，有广泛应用价值和拓展空间。
CJA | 中国航天气动院冯亦葳、许亮等：符号回归启发的可压缩流场结构智能识别：基于局部对流特征分布的统一理论框架
目前流场结构识别方法有局限，传统经验法依赖阈值，深度学习法可解释性与泛化能力不足。本研究从流体控制方程出发，用符号回归建立统一流场结构分类框架，能准确识别复杂流动结构。
Zero-RAG，对冗余知识说“不”
文章指出大语言模型知识冗余，RAG 检索效率低。复旦大学邱锡鹏提出 Zero - RAG，能精准识别并剪除冗余知识，砍 30%语料准确率掉点小，检索延迟降 22%，还介绍了其技术方案。
转载 | 赖姜研究员等：基于人工智能的结构力学专题序
基于人工智能的结构力学研究因多领域融合取得进展，突破传统瓶颈。《力学学报》组织专题含6篇论文，展示我国科研人员在该领域结合的最新成果，多位专家参与，介绍了专题相关研究及期刊信息。
融合风控知识的大模型体系建设与应用实践
腾讯算法专家欧阳天雄在AICon大会分享《大模型驱动下的智能风控落地实践》，介绍腾讯天御融合海量风控知识构建金融风控大模型，解决传统风控模型难题，还展示构建技术、工程实践及落地案例，为金融风控提供新思路。
揭开大模型“伪遗忘”，港理工等团队：结构不变就是没忘
近年来大语言模型隐私风险受关注，机器遗忘技术应运而生。港理工等团队构建表示空间诊断工具，区分‘可逆性遗忘’与‘不可逆遗忘’，揭示遗忘现象背后表示结构变化规律，还做了相关实验并得出核心结论。