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中山大学梁小丹团队论文：让视频生成从「看起来真实」到「物理上正确」丨CVPR 2026

中山大学梁小丹团队提出《ProPhy: Progressive Physical Alignment for Dynamic World Simulation》，通过分层建模和逐步对齐，引入视觉语言模型作监督，解决视频生成模型物理建模问题，提升物理正确性和视频质量。

北大团队提出 INP - CC 模型重塑开放词汇 HOI 检测。它提出交互感知提示生成和概念校准两项创新，结合输入图片特性构造提示集合，引入‘困难负样本采样’策略，在两大数据集上表现超 SOTA。

现有抓取研究多在稳定性层面，而功能性抓取更接近真实世界的智能。北大卢宗青团队提出DemoFunGrasp方法，对功能性抓取重新建模，在仿真与真实场景均超70%成功率，还引入视觉语言模型让机器人理解语言指令。

五一期间字节商业化技术团队研发出新一代视觉生成模型，其底层架构是全新的第三条路——生成精炼网络GRN。它能让AI像人一样边画边改，解决了现有模型的问题，在多项基准测试中刷新SOTA记录。

上周，月之暗面发布并开源 Kimi K2 Thinking，主打“模型即 Agent”，引发广泛关注。今日凌晨，杨植麟等团队成员在 Reddit 开展 AMA 活动，回应 K2 Thinking 相关问题，如 KDA 机制应用、训练成本、速度与准确性平衡等。

埃默里大学团队推出首个视觉解释基准Saliency - Bench，构建8个任务的数据集，提供标准化评估流程与开源工具包，解决评估缺乏标准等问题，推动可解释AI向可靠、透明发展。

谷歌凭借Nano Banana功能让Gemini应用月活达6.5亿，单季营收破千亿。Nano Banana由多团队融合能力打造，引发全球热潮，吸引年轻和国际用户。文中还探讨其诞生、传播原因及图像编辑未来，提及谷歌发展规划。

本文介绍新加坡国立大学xML团队的论文，梳理离散扩散方向研究图谱，对比自回归局限与离散扩散优势，阐述数理基础、模型生态、训练与推理技术，还提及应用及未来方向，显示其对自回归范式的替代潜力。

IDEA研究院团队用3B参数的Rex - Omni打破MLLM目标定位精度僵局。它统一视觉任务，结合坐标编码与强化学习，在多项检测基准超Grounding DINO等，解决定位和行为缺陷，为MLLM成下一代检测模型提供方案。

文章聚焦让VLA模型在机器人上高效运行难题。北大等团队提出Jetson - PI方案，从异步推理算法等三层面优化，在Jetson Orin上控制频率提升8.66倍，推动具身智能向工业应用跃迁。