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刚得诺奖的成果被做成芯片了
莫纳什大学科学家用刚获诺奖认可的MOF制造超迷你流体芯片。此芯片不同于传统芯片，能记住电压变化形成类似大脑神经元的短期记忆，或成新一代计算机范例。此前MOF被认为‘无用’，如今证明或只是未找到适用场景。
刚刚，小扎砸143亿的「牛油果」来了！硬刚GPT-5.4，硅谷最贵华人首作
Meta超级智能实验室首个作品Muse Spark上线，跑分从18飙到52，盘中暴涨10%。它是「全能六边形战士」，有原生多模态感知等能力，上线「沉思模式」，功能先在美国铺开，未来接入社交平台，免费用但闭源。
豆包大模型 Seed 2.0，有点不一样
大模型升级频繁令人审美疲劳，但豆包大模型Seed 2.0不同，其核心是Skills调用能力。作者测试了它做的小红书长图文排版生成器和古文翻译器，还体验了APP“专家模式”，展现多模态理解优势。
融资35亿后，Kimi神秘模型现身竞技场
大模型竞技场上，神秘模型Kiwi - do现身，自报来自月之暗面Kimi。网友推测它可能是K2 - VL，其通过VPCT测试或改变多模态Agent格局。2025年末Kimi获35亿融资，将用于K3模型研发。
推理快30%，性能超过千亿参数模型，15B模型Apriel-1.6重新定义端侧推理
ServiceNow人工智能团队发布的Apriel-1.6-15b-Thinker，以150亿参数体量，多模态推理能力强，推理Token消耗降超30%。它在AI分析指数成绩佳，优化计算成本，还介绍了训练策略与多维度性能实测情况。
首个地球科学智能体Earth-Agent来了，解锁地球观测数据分析新范式
上海人工智能实验室与中山大学联合研发的 Earth - Agent 解决了多模态大语言模型用于地球科学研究的痛点。它将领域知识工具封装化，利用 LLM 智能规划调度。经 Earth - Bench 评估，其在多方面表现出色，未来发展前景广阔。
最鲁棒的MLLM！港科大开源「退化感知推理新范式」 | AAAI'26
多模态大语言模型（MLLMs）在真实世界视觉退化下性能崩溃，制约产业落地。港科大等团队开源的Robust - R1被AAAI 2026接收为Oral，提出显式结构化推理新范式，实现质量与鲁棒性双重突破。
大模型在具身推理上「翻车」了？4496 道题全面揭示短板
美国东北大学等提出BEAR基准评估MLLM具身智能子能力，用4496道题测试20个模型。发现多模态大模型具身能力不足，还分析错因，开发BEAR - Agent提升模型具身推理能力，在仿真测试中效果显著。
硬件只是入场券：AI可穿戴的百万销量背后，软件与场景才是终极战场
InfoQ《极客有约》X AICon 直播探讨 AI 硬件进阶。Plaud、Rokid 等企业代表认为，AI 硬件成功关键在于早布局、结合需求与设计。软硬件一体是核心，可在传统硬件难胜任场景脱颖而出，多模态交互有挑战也有应用。
「Thinking with Images」推理速度太慢？「Zooming without Zooming」 让AI不调用工具也能「明察秋毫」！
上海交通大学与蚂蚁集团联合团队发布多模态大模型成果“Zooming without Zooming”。该研究提出R2I方法，将“缩放”转为训练目标，使模型单次前向传播实现细粒度感知，团队开源的ZwZ模型家族达开源SOTA性能。