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2026年5月28日，Nature通讯发表了题为 《Multimodal deep learning model for AI-based functional prognostic risk stratification in patients undergoing radical nephrectomy》 的论文。
MrFlow（Multi-Resolution Flow Matching）就用这样的三阶段，在Qwen-Image等模型上把端到端生成时间从49.32s压到4.77s，实际加速10.35x。文章发布当日即登上Hugging Face Daily Papers；发布三天内，GitHub已收获200+stars；目前也已登上Hugging Face Trending Papers。
Meta 旗下的超智能实验室 Meta Superintelligence Labs 推出了图像生成模型 Muse Image，并同步预览了 Muse Video。目前，Muse Image 已经接入 Meta AI 应用、网页端以及部分地区的社交平台，Muse Video 也即将向创作者开放。
Gemini，入局电动版F1赛车了。Formula E，aka电动方程式，如今有Gemini扮演「解说员」，为数百万观众全程提供实时分析。 此前，FE还联合Gemini做了一次极限挑战。电池只剩1%，要从法国阿尔卑斯山上溜下来，靠刹车回收能量，然后跑完摩纳哥赛道一整圈。
来自南京大学 NLP 实验室的 ICML 2026 论文 Recognize Your Orchestrator: An Entropy Dynamics Perspective for LLM Multi-Agent Systems 指出：在当前主流的 Orchestrator-Executor 多智能体架构中，系统失败往往并不首先来自某个执行器不会干活，
来自哈佛大学、MIT、IBM、波士顿大学、谷歌、JHU、CMU 和 Kempner Institute 的研究者提出了一个新的诊断性基准：MemoBench。这是首个面向动态环境的「消失-重现」世界建模评测基准，并已被计算机视觉顶会 ECCV 2026 接收。其一作 Haoyu Chen 为哈佛大学计算科学与工程专业一年级硕士生，师从哈佛大学计算机科学助理教授 Yilun Du。
来自上海交大、马来亚大学、CMU、MBZUAI、KIT和KAUST的团队提出VisNec（Visual Necessity Score，视觉必要性分数），用一个分数衡量每条训练样本里“图像到底起了多大作用”，被ECCV 2026收录。
昨天，消息说孙天祥加入百度，担任基础模型研发部（BMU）负责人。「elsewhere」最开始知道孙天祥，还是投资人韩锐跟我们说的。大概一年半之前，他说他投资了一个“young talent”，就是1997年的孙天祥。当时他刚离开阳陆育的公司。
去年夏天，MBZUAI 校长、CMU 教授邢波一篇《世界模型批评》吸引了研究社区广泛关注，他从科幻经典《沙丘》里「完美模拟现实」的想象出发，逐一拆解了当下几大世界模型流派的硬伤，提出了一套新架构，也由此引出了他与 Yann LeCun 之间一场关于「世界模型到底该怎么造」的公开辩论。
你有没有想过一个问题： 我们平时选模型，到底有多少是因为它真的好用，又有多少是因为它便宜？