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为了解决这一问题，来自中山大学和美团的研究团队提出了 X2SAM，一个统一的图像与视频分割多模态大模型框架。它希望让模型不仅能「看懂」图像和视频，还能进一步「指出」目标在每个像素上的准确位置。
阿里巴巴 Z-Image 团队联合香港科技大学、加州大学圣地亚哥分校、香港中文大学等机构提出 D-OPSD（On-Policy Self-Distillation），首个针对少步扩散模型的在线策略自蒸馏框架。D-OPSD 无需奖励模型、无需成对偏好数据，
如果只看这场 Meetup 的嘉宾名单，你大概会先想到海外芯片巨头，或者某家国际 AI 基础设施公司。
针对生成式检索范式在电商搜索场景下面临的复杂查询理解不足、用户潜在意图挖掘乏力、奖励系统易过拟合历史窄偏好等落地瓶颈，快手技术团队在已规模化部署的工业级生成式搜索框架 OneSearch 基础上，发布了一篇系统性升级的研究论文，正式推出新一代框架 OneSearch-V2。
I²B-LPO 是一个面向 RLVR 后训练的探索增强框架，通过改进 rollout 策略引导模型生成更多样化的推理轨迹，将探索行为从 “重复采样” 推进到 “在关键节点生成更具区分度的推理轨迹”，在多个数学基准上同时提升准确率与语义多样性，最高分别达 5.3% 和 7.4%。该工作接收于 ACL 2026 Main，来自阿里达摩院 - 智能决策团队。
一篇让你看懂的AGenUI开源解读
近日，原力灵机开源的具身智能原生框架 Dexbotic 宣布正式支持以 RLinf 作为其分布式强化学习后端。对具身智能开发者而言，这不仅是一次普通的工程适配，更意味着 VLA 模型研发中长期存在的「SFT 与 RL 割裂」问题，正在被真正打通。
近日，由香港科技大学 MMLab 及合作团队完成的研究工作「UniVidX: A Unified Multimodal Framework for Versatile Video Generation via Diffusion Priors」被计算机图形学顶级会议 SIGGRAPH 2026 正式接收。
近年来，大模型能力提升的焦点正在从「训练时扩展」转向「推理时扩展」。从 Best-of-N、Self-Consistency 到更复杂的搜索与验证框架，Test-Time Scaling 已经成为提升大模型复杂推理能力的重要范式。
AI能实现真正的沉浸式扮演了。