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感知错误率降低30.5%：隐式感知损失让模型主动“睁大眼睛” | UIUC＆阿里通义
伊利诺伊大学香槟分校与阿里通义实验室推出多模态推理强化学习算法PAPO。它用隐式感知损失设计，解决感知与推理脱节问题，在多基准测试中表现优，但有KL_prcp Hacking现象。
充分激发模态协作，MokA量身打造MLLM微调新范式
当下多模态大模型微调多「照搬」单模态微调策略，忽视模态差异。中国人民大学和上海人工智能实验室团队提出 MokA 方法，兼顾单模态与跨模态建模，在多基座、多场景实验中显著提升性能。
一篇LLM × DATA技术最新系统性综述
上交大、清华等联合发表综述，探讨LLM与数据管理双向关系，分析LLM不同阶段数据管理技术与挑战并给出方案，还讨论了LLM在数据管理任务中的应用进展，为研究和实践提供指导。
巧妙！一个传统技术让国产视觉基础模型直接上大分
格灵深瞳的Glint - MVT视觉基础模型表现出色，线性探测准确率高于CLIP等，下游任务效果佳。其引入间隔Softmax损失函数，结合虚拟类别构造等优化方案提升性能，团队专注视觉研发，务实开放。
V4Flash 的价格、Opus4.8的能力，Ox Alpha （牛来）正式开源！
Ox Alpha 匿名模型上线 OpenRouter 后表现亮眼，消耗大量 tokens 并终结 DeepSeek 霸榜纪录。官方揭晓其为智谱 GLM - 5.3 Flash，价格低、能力强，经多场景测试，多模态理解等维度达顶尖水平。
本地/云电脑双模式，豆包来了！
黄叔实测豆包「工作任务」模式，其有独特的本地/云电脑双模式。本地能分析电脑内存问题，云端可处理监控任务，还能助力开发复杂项目，且Skill自动接入，与本地电脑实时同步。
不安全指令，一拒了之？TRIAD用三路决策：修复AI智能体的危险计划
墨尔本大学团队开源TRIAD框架，将传统二元护栏决策扩展为继续、更新、拒绝三类。通过自然语言反馈引导Agent修正计划，在ASB和AgentHarm评测中，显著降低攻击成功率，提升正常任务完成率。
Claude杀入Office全家桶，全球4.5亿打工人一夜变天！OpenAI惨烈出局
微软推出办公神器Copilot Cowork，全面接管Office。它内置Claude模型，能执行任务、运行工作流，可处理日程、会议准备等场景。微软采用多模型策略，抛弃OpenAI，Copilot Cowork适合企业，价格较高。
告别工具焦虑：2026年真正值得用的8款AI效率外挂
文章指出2026年是‘AI深度融合’元年，工具使用进入‘重塑工作流’阶段。作者筛选出Gemini全家桶、OpenCode等8款‘硬核’AI工具，介绍其特点和优势，如多模态、不设限、易用等。
想清楚再动手：具身智能也要学会脑补未来和择优执行 | RSS 2025
近年来基础模型在具身智能领域能力惊人，但在真实部署中常‘用不好’。卡耐基梅隆大学与伯克利人工智能研究院团队提出 FOREWARN 框架，结合‘世界模型’与‘多模态语言推理’，解决部署智能难题。