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去掉像素中介！上海交大让AI边看边想边画，用同一个“大脑”跨模态推理
上海交大等团队提出LatentUM架构，摒弃像素解码中介，在共享语义潜空间跨模态思考。它用MBAQ技术转化视觉特征，设计MoME架构，还能自我反思、规划路线、模拟世界演变，表现出色。
中大 × MBZUAI重磅开源！A₁：全透明高效 VLA 模型，机器人实时控制成本直降 76% 丨CVPR 2026 Findings
开放世界机器人操作被大模型算力成本和推理延迟难题困住，中大与MBZUAI团队推出全开源的A₁模型，其自适应推理方案降低推理延迟和骨干计算量，性能超主流基线，打破‘高性能=高成本’魔咒。
如何训练VLA？丰田研究院发布史上最大实验规模「保姆级」教程
丰田研究院和清华大学发布教程，用大量数据训练89个策略模型并验证。聚焦Co - training，研究五大模态、三种策略，对比不同架构，揭示有效和无效模态，还探讨CoT推理及多方面实验。
ACL首届博士论文奖公布，华人学者李曼玲获荣誉提名
自然语言处理顶会 ACL 公布首届计算语言学博士论文奖，获奖者是华盛顿大学的 Sewon Min，其论文聚焦大型语言模型数据使用。此外，还有三篇论文获提名，包括李曼玲等学者的成果。
快慢Reasoning综述！
大型语言模型在复杂推理任务中有‘无差别计算’缺陷，阻碍其在多场景应用。本文提出双层效率优化框架，梳理两类前沿技术，通过实验揭示瓶颈，为轻量化推理指明路径。
斩获20K星！再见PDF排版噩梦，这个开源神器让文档处理爽到飞起！
MinerU是上海人工智能实验室推出的开源数据提取工具，能将多模态文档解析为Markdown，支持精准提取图片、表格、公式，具有多语言支持、高性能等特点，应用场景广泛，还开源免费。
微软：LLM上下文学习并非真的学习！
微软研究指出大模型上下文学习（ICL）虽数学上符合学习定义，但只是拟合prompt内统计规律，非掌握任务本质。通过大量实验，得出如例子越多模型表现越好、语言不重要统计重要等7条关键发现。
只看图片就能学会压缩Token！浙大&阿里新框架多轮VQA压缩率90%，精度不掉｜CVPR 2026
多轮视觉问答成LVLM推理效率“照妖镜”，现有压缩方法在多轮场景翻车。浙大宋明黎教授团队与阿里联合提出MetaCompress框架，可根据图像生成最优压缩映射，实验验证其效果优，能平衡压缩率与精度。
美国ATOM报告：Qwen称霸武林，中国统治开源世界
美国ATOM报告显示，2025年夏中国开源语言模型超美国，下载、使用量差距显著。Qwen成王者，DeepSeek在大模型领域表现出色。新势力如Nvidia、OpenAI等也在追赶，报告引入新指标衡量模型热度。
Karpathy新思考：别把AI当动物，它们是全新的智能物种
Andrej Karpathy发长推提出颠覆性观点，认为人们用错误框架理解AI，对比了动物智能与LLM智能的优化动力、根本差异等，强调优化目标决定智能形态，指出应按其机制对待AI。