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近日，上海人工智能实验室联合南京大学、香港中文大学及上海交通大学，将OpenClaw的成功应用于多模态生成领域。他们提出GEMS（Agent-Native Multimodal Generation with Memory and Skills），激发小模型潜力，甚至让6B小模型在部分任务超越了Nano Banana 2。
超快速 AI 生图领域再破性能天花板！香港科技大学唐靖团队、香港科技大学（深圳分校）胡天阳、小红书 hi-lab 罗维俭提出全新通用强化学习框架 TDM-R1，精准破解超快速扩散生成的核心痛点 —— 仅需 4 步采样（4 NFE），便将组合式生成指标 GenEval 从 61% 飙升至 92%，
2026年3月26日彭博独家爆料，AI独角兽Moonshot AI（月之暗面）正处于考虑在香港进行IPO的早期阶段，计划登陆香港资本市场。
多模态大模型，到底有多“嘴硬”？ 浙江大学联合阿里巴巴、香港城市大
如今，一场由 AI 智能体驱动的变革正在发生。近日，来自香港科技大学、西北工业大学、清华大学等多家高校及研究机构的学者联合发布了遥感 AI 智能体领域系统综述。全文逾万字，首次为「遥感智能体」给出了严格定义，系统梳理了其架构、应用、数据集与未来方向。
香港用户终于等来了这一天——谷歌宣布将逐步向香港开放 Gemini 网页应用，这意味着以后再也不需要翻墙 VPN 就能用上谷歌的 AI 助手了。在此之前，使用香港网络的用户一直无法直接访问 Gemini，需要借助 VPN 等「曲线救国」的方式才能使用。
香港科技大学 PEI-Lab 与字节跳动 Seed 团队近期提出的 WMPO（World Model-based Policy Optimization），正是这样一种让具身智能在 “想象中训练” 的新范式。该方法无需在真实机器人上进行大规模强化学习交互，却能显著提升策略性能，甚至涌现出 自我纠错（Self-correction） 行为。
香港科技大学 & 北航 & 商汤等提出了一个专门面向视频生成扩散模型的 QAT 范式 ——QVGen，在 3-bit / 4-bit 都能把质量拉回来，并且让 4-bit 首次接近全精度表现成为现实。该论文现已被 ICLR 高分接收：rebuttal 前 88666（top 1.4%），rebuttal 后 88886 （top 0.5%）。
针对这一挑战，来自香港浸会大学和上海交通大学的可信机器学习和推理组提出了一个全新的自监督 RL 框架 ——Co-rewarding。该框架通过在数据端或模型端引入互补视角的自监督信号，稳定奖励获取，提升 RL 过程中模型奖励投机的难度，从而有效避免 RL 训练崩溃，实现稳定训练和模型推理能力的诱导。
LaST₀团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 近日，至简动力、北京大学、香港中文大学、北京人形机器人创新中心提出了一种名为LaST₀的全新隐空间推理VLA模型，在基于Transformer混