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AI能否「圣地巡礼」？多模态大模型全新评估基准VIR-Bench来了
来自日本高校和企业团队提出多模态大模型评估基准 VIR-Bench，用于评测 AI 对旅行视频中地理位置与时间顺序的理解。它将任务拆解，构建数据集，实验显示模型虽有改进但性能远未达标，指明了大模型进化方向。
ICLR 2026｜多模态大模型真的理解情绪吗？MME-Emotion给出了系统答案
多模态大模型迅速发展，但能否理解人类情绪存疑，且缺乏系统性评测框架。香港中文大学和阿里通义实验室团队提出 MME - Emotion 评测基准，评测 20 个主流模型，发现模型情感智能不足，为后续研究提供参考。
逐个token太慢！大模型原生并行出token，CMU、英伟达新作Multiverse
卡耐基梅隆大学（CMU）和英伟达研究者提出Multiverse，这是能实现原生并行生成的新型生成模型。它解决了现有并行生成模型缺乏连贯性等问题，通过多方面协同设计构建推理模型，还开源了生态系统。
Day0迁移、一键部署，华为开源的昇思MindSpore成为大模型开发的“万能钥匙”
在大模型无法一统天下的背景下，开发者面临在一个框架、生态体验众多主流大模型和AI技术的难题。华为开源的昇思MindSpore可实现训练Day0迁移、推理一键部署，还介绍了其相关技术和实测效果。
近5w颗星！一个能同时指挥多个AI写代码的开源工具来了
现在写代码，很多人想开多个AI助手。Orca是支持多AI Agent的编程开发环境，各Agent在独立git worktree里运行，互不干扰。它功能丰富，还支持多系统安装。
深度解析世界模型：新范式的路线之争，实时交互与物理仿真
文章认为2026年多模态技术将有大发展，世界模型轮廓渐清。文中对比语言、视频生成模型，指出世界模型优势，分析实时视频与3D结构化两条路线，介绍不同公司产品并以四象限框架分类。
这大概是我读过关于AI大模型最全面、好读又易懂的文章了
文章从神经网络入手，介绍其概念、学习过程，进而引出大语言模型，阐述其原理、训练方法，还提及AI浪潮下基础设施及大模型使用方式，如Agent、MCP等，展现神经网络和大模型发展现状与前景。
让大模型理解真实医疗视频，全球首个开源技术方案来了！
AI 进入医疗领域需谨慎，此前美国引入不成熟 AI 致手术失误频发。全球首个医疗视频理解大模型元智医疗视频理解大模型发布并开源，解决了医疗视频领域的任务优化、数据缺失和无法评测痛点。
大模型在具身推理上「翻车」了？4496 道题全面揭示短板
美国东北大学等提出BEAR基准评估MLLM具身智能子能力，用4496道题测试20个模型。发现多模态大模型具身能力不足，还分析错因，开发BEAR - Agent提升模型具身推理能力，在仿真测试中效果显著。
北大伯克利联手“拷问”大模型：最强Agent也才40分！新基准专治“不听话”的AI分析师
北大与伯克利团队推出IDA - Bench新基准，模拟真实数据分析场景，解决现有基准无法评估大模型在动态交互中可靠性的问题。测试显示，顶尖大模型成功率最高仅40%，不同模型还暴露多种问题。