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如今，CameraSquad 的出现，让这种多视角一致的视频生成与 3D 世界状态构建成为现实。近日，中国科学院大学高林研究员团队联合卡迪夫大学、香港科技大学和快手可灵团队，提出了一种面向多轨迹并行生成的相机可控视频生成方法 CameraSquad [1]，相关论文已被 ACM SIGGRAPH 2026 录用。
对于 AI 生成图像中可能存在的不自然伪影，我们是否不仅能够将其定位和解释，还能进一步对其进行修复，使图像恢复为更加真实、自然的视觉外观？围绕这一问题，来自北京大学等机构的研究者提出了 GenShield：一个统一的自回归框架，将 AI 生成图像检测 与 图像伪影修复 结合到同一个闭环中，实现从 “诊断” 到 “修复” 的一体化建模。
很多人认为这个数字不是随便挑的：美国政府向 Anthropic 下发出口管制指令、切断 Fable 5 与 Mythos 5 境外访问权限的那一刻，正是美国东部时间下午 5 点 21 分。「5 点 21」这个数字上的重复，被多家媒体解读为一次刻意设计的呼应。智谱选择在这个节点站出来，相当于当着全世界开发者的面说了一句话：你们担心的「模型随时可能被收回」，开源这边没有这个问题。
来自博世中央研究院与清华大学的研究人员提出 FunctionEvolve 框架，在两大基准测试上大幅刷新了这项任务的结果。在 LLM-SRBench 的 129 个合成科学方程任务上，FunctionEvolve 最终给出的公式在 55.8% 的任务上与真实公式等价（SA@1 = 72/129），是此前最好结果的 3.6 倍；
香港大学李弘扬团队联合华为、上海创智学院及清华大学李升波教授团队，发表的最新论文World Engine: Towards the Era of Post-Training for Autonomous Driving给出了系统回答。
多智能体系统正在从学界走向业界。 在 Coding、Research 等真实场景里，越来越多系统不再只依赖单个 agent，而是由多个 Agent 分工协作：有人负责规划，有人负责检索，有人调用工具，
本研究由快手科技语言大模型团队完成，核心作者吕民轩、梅铁桦、杜坦隆等。快手科技与中国科学院大学联合提出 GoLongRL，一套完全开源的长上下文强化学习后训练方案，包含 23K 样本 RLVR 数据集
从原始视频出发，无需人工介入，自动生成 3D 重建、深度、2D mask、3D 框、实例描述、3D grounding 和空间问答。Holi-Spatial 试图把「空间智能」的数据生产，推进到自动化、可扩展的新阶段。
近日，来自英国南安普顿大学（University of Southampton）和广州大学的研究者团队提出 SlaClip，一种用于差分隐私随机梯度下降（DP-SGD）[1] 的自适应梯度剪裁方法。
大语言模型的RL技术已日趋成熟，多模态生成模型的强化学习训练却仍在“各自为战”——图像扩散模型一套流程、视频生成另一套标准、VLM和LLM又有不同的技术栈。