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CVPR2026 | 鬼手想点谁就点谁？LaSM让GUI智能体把注意力「收回来」
文章聚焦弹窗式环境注入攻击，指出多模态智能体易受环境干扰致目标漂移。提出 LaSM 方法，通过放缩关键层权重让智能体注意力回到任务，实验显示其提升防御效果，且对正常任务影响小。
60秒极限挑战！中国GPU独角兽杀出重围，斩获图形顶会大奖
2025年12月，SIGGRAPH Asia 2025在香港开幕，摩尔线程在3DGS重建挑战赛中凭自研技术LiteGS斩获银奖。该团队还开源3DGS基础库LiteGS，实现全链路协同优化，提升训练效率与重建质量。
Thinking Machines 发布又一神作「在线策略蒸馏」 ，LLM后训练效率飙升50-100倍
Mira的THINKING MACHINES开源「在线策略蒸馏」LLM后训练方法，结合两种主流后训练范式优点，提升训练效率50 - 100倍，成本降低9到30倍，可用于数学推理、模型个性化等场景。
协同加速，多机器人协作不再「慢半拍」！软硬一体化框架ReCA破解具身智能落地效率瓶颈
佐治亚理工学院等团队推出集成加速框架 ReCA，针对多机协作具身系统，从算法、系统、硬件跨层协同优化，经评估，实现 5 - 10 倍速度提升且成功率升 4.3%，为具身智能落地奠基。
超越RAG，DRAG让LLM准确率飙升45.5%，问题越复杂能力越强
RAG技术虽能让LLM检索资料生成答案，但存在短板，听不懂话里有话。DRAG方法应运而生，有DRA和RSC两大法宝，经对比实验，它在多任务上领先，准确率大幅提升，计算开销小。
给几何图片写标题就能让AI更聪明，UIUC发布高质量可泛化几何数据集
随着多模态大语言模型在视觉问答等任务广泛应用，其几何推理能力成研究热点。现有方法泛化能力有限，UIUC团队提出Geo - Image - Textualization框架，发布GeoReasoning - 10K数据集，提升模型几何推理表现。
EMNLP2025 | LLM多次回答一致就一定正确吗？非也
随着LLMs在高风险领域广泛应用，其输出的事实性错误引发安全质疑。中科院计算所和美团团队论文揭示自我一致错误，传统检测方法对此失效，提出跨模型探针法提升检测能力。
马斯克Grok 4正式发布：世界最大AI超级计算机就训练了这？
Grok 4公开基准测试有进步，但在高级推理测试表现差，视觉理解仍是短板。性能提升多靠整合符号工具，无重大技术创新，‘幻觉’问题没实质进展，xAI官方对道德对齐信心不足。
人类创造力的核心机制，AI已经开始掌握了 | 北大CogSci 2025（Oral）
北大团队论文揭示AI开始掌握人类创造力核心机制，提出IEI框架量化评估AI组合创造力。研究发现GPT - 4等在创意理解超普通人，框架优化可提升AI创意输出质量，论文被CogSci 2025收录。
爆火论文颠覆RL认知！「错误奖励」让LLM推理暴涨24.6%，学界惊了
最新爆火论文颠覆传统RL训练认知，华盛顿大学等团队证实「伪奖励」可让LLM推理性能提升。研究设置多种伪奖励形式实验，发现其对Qwen模型有效，但并非对所有模型都有效。