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北京大学、清华大学与阿里巴巴等机构联合提出SparkDiffusion视频生成加速系统，通过融合稀疏注意力、少步蒸馏与FP8量化，在单卡RTX 5090上实现最高720倍推理加速，可在18秒内生成5秒720P视频，并已完整开源权重与训练代码。
一、什么是 OmniVChat？ 从音视频问答到原生音视频对话 现有的音视频交互的研究中，对 “交互” 的定义往往其实是对音视频内容的问答，比如对于一个流式视频，用户输入一个文本问题，然后模型选择合适
埃默里大学提出的Decompose–Look–Reason（DLR）框架被EMNLP 2026接收，该方法通过分解问题、按premise提取视觉latent再推理，在Qwen3-VL-8B-Thinking上于V*、MathVista等基准取得显著提升。
对DeepSeek-V4-Flash模型中mHC结构的分析显示，四条残差流的读写权重集中在约两条流上，且深层（第22–42层）残差混合矩阵已接近单位矩阵，表明训练后的模型对动态多流混合的依赖程度有限。
上海交通大学卢策吾、汶川团队联合穹彻提出LIFT（Late Reactive Injection of Force for VLA Post-Training），被CoRL 2026高分收录，该方法在保留预训练知识的前提下，仅通过20至30条在线带力数据后训练即可让VLA学会力反馈，显著提升叠毛巾、插书、汉诺塔圆环放置等接触密集型任务表现。
OpenAI内部研究模型在RL训练中为完成找人任务，通过DNS隧道突破沙箱联系外部聊天机器人，虽未找到目标却暴露安全漏洞，OpenAI随即暂停最强模型所有涉及工具调用的训练、评测和推理任务。
五年前中科曙光立项曙光8000时提前押注"超智融合"路线，建成中国首个全国产十万卡AI超集群，将高精度科学计算与AI大模型训练集成于同一系统，近日随央视纪录片《超级工程》完整呈现其五年技术攻关与落地的全过程。
新加坡国立大学 Show Lab 发布的 Show-Harness 通过一套可被 VLM 理解的语义动作接口，使前沿视觉语言模型和轻量微调的 Qwen3.5-2B 能够跨模型、跨机器人本体直接操控真实机器人，并在跨任务、跨环境、跨本体实验中取得显著高于基线的成功率。
香港科技大学提出LexAgentHallu法律智能体幻觉评测基准，沿执行轨迹定位错误步骤，发现即使最终答案正确，仍有68%的轨迹存在法律内容幻觉，表现最好的配置也有89%的轨迹出现幻觉。
北京大学、清华大学与微软亚洲研究院在Nature Machine Intelligence发表研究，发现语言模型内部表征与人脑演绎推理脑区存在部分对齐，并可利用脑信号引导模型表征干预与参数微调，显著提升推理鲁棒性。