AI 搜索引擎正逐渐取代传统搜索入口，「问 AI」已经成为日常习惯。随着 OpenAI 宣布在 ChatGPT 中引入商业推荐，搜索与内容分发的边界正在被重新定义。在这样的环境下，你的内容能否在 AI 搜索中成为「爆款」，不再只取决于标题和流量，而是更大程度取决于 AI 本身的引用偏好。
近年来，视觉大模型在自动驾驶、智慧医疗等场景中得到广泛应用，但在真实业务环境中，“大而全”的通用模型往往并不是最优选择。
统一多模态模型在多模态内容理解与生成方面已展现出良好效果，但目前仍主要局限于图像领域。
长期以来，计算机视觉领域陷入了一个 “表征（Representation）” 的执念。我们习惯设计各种精巧的 Encoder，试图将动态世界压缩成一组特征向量。然而，视频作为现实的高维投影，其熵值之高、动态之复杂，让这种试图 “定格” 的表征显得力不从心。
全新的具身模型空间能力评估范式 Theory of Space 突破了传统静态图文问答的局限，系统性地考察基础模型能否像人一样，在部分可观测的动态环境中，通过自主探索来构建、修正和利用空间信念。该论文已被 ICLR 2026 接收。
你见过 7B 模型在拼图推理上干翻 GPT-5 吗？
来自中国人民大学与阿里巴巴通义实验室的研究团队提出了 IterResearch，一种全新的迭代式深度研究范式。通过马尔可夫式的工作空间重构，IterResearch 让 Agent 在仅 40K 上下文长度下完成了 2048 次工具交互且性能不衰减，在 BrowseComp 上从 3.5% 一路攀升至 42.5%。
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。
现有Rectified Flow（RF）模型在反演阶段面临的核心挑战，是逆向ODE对微小误差高度敏感，容易沿着数值不稳定方向偏离前向流形，导致轨迹发散、重建不一致、编辑不可控。为解决这一问题，团队提出PMI（Prox-Mean-Inversion），一种针对RF反演稳定性的轻量化修正机制。
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%）。
