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华为中科大联创大模型低比特量化算法，1‰数据实现昇腾无损压缩7倍
华为诺亚方舟实验室联合中科大提出CBQ后训练量化方案，仅用0.1%训练数据实现大模型7倍压缩，保留99%精度。该成果登ICLR 2025 Spotlight，已加入昇腾ModelSlim工具包。
Qwen-Image-2.0: 字字清晰，张张细腻
阿里云推出Qwen-Image-2.0图像生成基础模型，具专业文字渲染、细腻真实质感等特色。在AI Arena盲测中表现优越，能精准生成复杂内容，文字渲染有准、多、美、真、齐特点，图像编辑能力也得到增强。
11篇顶会论文之外，美图影像研究院做了一件事：让大众爱用AI
过去两年，AI 生成图片、视频变得容易，但让 AI 理解并按创作者意图创作很难。美图影像研究院过去几年围绕高频创作场景痛点展开研究，11 篇论文被国际顶会接收，成果通过产品落地转化为 AI 影像能力。
ICLR 2026｜原生多模态推理新范式ThinkMorph ，让文字与图像在统一架构中共同演化
NUS、ZJU 等联合提出「ThinkMorph」，主张文字与图像在统一架构「原生协作」。仅用 2.4 万条数据微调 7B 统一模型，视觉推理平均提升 34.74%，多项任务比肩或超 GPT - 4o 和 Gemini 2.5 Flash，还涌现新能力。
BIGAI & 中科大团队提出 MILR: 测试时隐空间推理，让图像生成学会「边想边改」丨ICLR 2026
BIGAI与中科大等团队提出MILR，通过测试时隐空间推理，在不更新模型参数下优化图文表示，提升复杂图像生成能力。该方法在多基准测试达SOTA，还探讨了测试时扩展与奖励模型，未来有诸多拓展方向。
大模型听懂语音却反而变笨？港中深与微软联合解决语音大模型降智问题
从GPT - 4o开启全能交互时代后，Speech LLM面临“模态推理鸿沟”问题，输入从文本变语音，推理能力显著衰退。港中深与微软联合提出TARS框架，通过三项创新解决此问题，实验显示推理能力100%复原。
JCP | 中科院力学所孙振旭研究员团队：关于物理信息神经网络的预处理：如何在流体力学中更好地利用数据
物理信息神经网络（PINNs）为求解微分方程正反问题提供灵活框架，但数据预处理领域待探索。本文提出数据预处理方法，通过对数据和方程归一化，在四个湍流案例中提升PINNs流场重建预测准确度，不增计算成本。
AI真有希望考清北了！豆包1.6多模态推理发威，闯关数理化带图大题
火山引擎原动力大会发布豆包大模型1.6，它是国内首款多模态SOTA模型，支持256k上下文长度。实测中它解答高考数理化带图大题表现出色，还具备图像识别、视频理解、GUI操作等能力。此外，火山引擎还推出系列工具和平台助力企业。
中大 × MBZUAI重磅开源！A₁：全透明高效 VLA 模型，机器人实时控制成本直降 76% 丨CVPR 2026 Findings
开放世界机器人操作被大模型算力成本和推理延迟难题困住，中大与MBZUAI团队推出全开源的A₁模型，其自适应推理方案降低推理延迟和骨干计算量，性能超主流基线，打破‘高性能=高成本’魔咒。
给 AI 一张陶罐碎片图，它能还原破裂过程吗？Minimax H3 vs Seedance 2.0 Fast 实测
文章实测 MiniMax H3 和 Seedance 2.0 Fast，给模型一张破碎陶罐图，让其生成破碎过程视频。分析 H3 技术逻辑，对比两模型效率、质感和物理细节等差异，指出开放与闭源模型的特点及视频模型待解决的问题。