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揭秘大模型Steering：从底层机理到系统评估，全面破解大模型行为控制之谜
近期《Science》研究表明可解析AI内部表征实现通用引导与监控。浙大联合阿里两篇ACL 2026主会论文，揭示Steering工作原理与能力边界，还开源一站式框架EasyEdit2，全面展示了Steering价值。
AI开始接管实验室了！玻尔·跃迁实验室：试剂、设备、数据一个入口搞定，1800+设备即插即用
深势科技推出玻尔·跃迁实验室，解决传统实验室设备割裂、经验依赖、数据离散、部署低效等痛点，围绕计算 - 实验 - 数据 - 计算无缝闭环底层重构，与传统 ELN/LIMS 不同。
CVPR Highlight｜让无人机学会自己认路+锁位目标，国防科大给出一套新解法
国防科技大学 SAW Lab 团队联合多高校推出无人机实时地理定位系统「PiLoT」，首次仅靠单目 RGB 序列在 GNSS 拒止环境完成无人机及目标定位，性能达先进水平，成果被 CVPR 2026 接收。
CVPR 2026 | 让AI视频不再「串戏」：免训练精准控制多段动作，SwitchCraft一招破解逻辑崩坏
随着文本到视频扩散模型发展，AI视频生成有进展，但开源模型处理多事件提示词时存在技术瓶颈。西湖大学团队提出免训练框架SwitchCraft，引入注意力控制机制，入选CVPR 2026，代码已开源。
视觉优势还是语义依赖？揭秘 DeepSeek-OCR 高压缩率背后的真相
中科院等团队论文剖析 DeepSeek - OCR，通过实验揭示其高压缩率下准确率高或依赖语言先验。去掉语言先验，准确率暴跌；下游任务推理崩塌，长文本处理也有瓶颈。
CJA | 中国航天气动院冯亦葳、许亮等：符号回归启发的可压缩流场结构智能识别：基于局部对流特征分布的统一理论框架
目前流场结构识别方法有局限，传统经验法依赖阈值，深度学习法可解释性与泛化能力不足。本研究从流体控制方程出发，用符号回归建立统一流场结构分类框架，能准确识别复杂流动结构。
SIGIR 2025 | 视频检索新范式！北邮、北大等联合提出AV-NAS：首个音视频哈希搜索架构，让Mamba与Transformer自动“组队”
北邮、北大等团队提出 AV-NAS，在多模态视频哈希领域引入 NAS，构建含 Transformer 与 Mamba 的统一搜索空间。该方法能自动发现最优跨模态融合机制，揭示音频时序建模中“CNN + FFN”结构更优，代码已开源。
架构解耦是统一多模态模型所必须的吗？全新AIA损失：No
香港中文大学 MMLab 和美团研究者思考架构解耦是否为统一多模态模型必须，推出 AIA 损失。研究发现架构解耦未解决任务冲突，AIA 能提升模型性能，减少数据配比问题。
解决Agent幻觉：HaluMem精准定位记忆系统的“说谎”环节！
近年来，LLM和Agent在记忆管理上存在挑战，现有评估方法无法定位幻觉来源。论文提出HaluMem评估基准，通过三大任务和两个数据集揭示记忆系统幻觉行为，为开发可靠记忆机制提供指导。
直播预约 | LightMem：面向大模型的轻量化可插拔记忆系统
本报告聚焦大语言模型长期记忆构建与轻量化机制。现有外部记忆系统有记忆臃肿、组织低效、更新代价高问题。为此提出LightMem架构，能为大模型提供轻量、高效、可扩展记忆组件。