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V-RAE：把「看懂视频」的能力带入生成，重新思考视频模型的潜空间
近日，新加坡国立大学 Minghui Guo 与牛津大学 Shengqiong Wu、Hao Fei 在论文中提出视频表征自编码器 V-RAE。它以冻结的视觉基础模型为编码器压缩视频特征，还引入轻量级模块聚合信息。经实验验证，其在视频生成和预测上性能出色。
画数独、烧蜡烛都不翻车了？浙大&阿里让AI先三思再下笔｜ACL 2026
当下视觉生成中，开源模型在逻辑推理生成任务上频频翻车，与闭源模型有差距。浙大与阿里团队提出Unified Thinker，将思考与执行解耦，构建数据集、采用创新算法，实验显示其有效提升逻辑执行准确度。
谢赛宁盛赞字节Seed新研究！单Transformer搞定任意视图3D重建
字节Seed康炳易团队的最新研究成果Depth Anything 3（DA3），获谢赛宁盛赞。它架构简单，能从多种输入中精准算出物体深度、还原相机位置，在新视觉几何基准上表现出色，核心秘诀是极简设计。
比「小龙虾」更能打，中国AI视频大模型悄悄登顶全球第一
昆仑万维旗下 SkyReels-V4 Preview 版在权威评测平台超越 OpenAI、Google 等模型，登顶全球第一。它提升语义理解和逻辑能力，新增参考任务，还支持多语言短剧生成、视频编辑等，将在中关村论坛亮相。
机器人看不清，蚂蚁给治好了
天下苦机器人看不清透明和反光物体久矣，问题出在深度相机。蚂蚁集团具身智能公司蚂蚁灵波开源深度视觉模型LingBot - Depth，无需换硬件，用创新算法和大量数据提升性能，还将开源数据集。
Bengio 15 年前论文再夺 AAAI 奖！AI 正告别单纯炫技，走向真实世界
全球人工智能顶会AAAI揭晓年度奖项，Yoshua Bengio 2011年论文获经典论文奖。今年5篇杰出论文研究方向指向AI从炫技走向应用，如ReconVLA改进VLA视觉感知，CADYT解决连续时间因果结构学习空白等。
AI4S回归白盒符号主义，清华等联合发布SR-LLM：自主发现科学知识
清华大学等多所高校联合发布SR - LLM，这是融合大语言模型与深度强化学习的符号回归框架。它从数据生成可解释数学模型，在跟车行为建模等任务表现优，为机器自主科学发现开辟新路径。
刚刚！Thinking Machines Lab ｜ 长文揭开LLM推理不确定性真相！
Thinking Machines Lab发布《克服LLM推理中的不确定性》，揭示大语言模型推理不确定性原因，并非“并发 + 浮点”假设那么简单，主要是负载及batch size不确定所致，还给出让核函数有批次不变性的方法及实验结果。
智谱AI发布桌面Agent，轻松训练 AI数字员工
智谱AI发布ComputerRL自主桌面智能框架，旨在让AI像人一样用电脑。它融合API与GUI，采用分布式训练，引入Entropulse解决探索衰减。在OSWorld测试中表现亮眼，虽有视觉感知等挑战，但意义重大。
半量工具，双倍效能：ARPO革新大模型强化学习
大语言模型在多轮工具调用场景有挑战，传统强化学习算法有探索效率低和资源消耗大问题。本文提出ARPO，通过量化token熵分布变化设计自适应探索机制，降低工具调用成本且提升多轮推理性能。