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问小白 5 Pro 呈现出一种很接近真实项目成员的工作方式：先确认 Brief，主动拆解任务，持续汇报进度，在文档中留下修改痕迹，最终完成交付。不同路线决定了不同能力上限：对话路线的上限是上下文窗口，资料路线的上限是权限管理粒度，研究流程路线的上限是自动化程度，而项目工作台路线的上限是系统架构的复杂度
开源一周多，DojoAgents 已经在 GitHub 获得超过 1000 个 Star。DojoAgents 项目受到关注，是因为其并不只是一个能回答投资问题的 Agent，而是一种新的金融决策辅助方式：让 AI 不再停留在生成答案，而是形成对金融世界持续更新的理解，并在数据、工具、权限和风险边界内，长期且持续主动地推进研究与决策辅助任务。
独家获悉，近期，腾讯混元多模态理解负责人胡瀚提出了离职。此前，他曾担任微软亚洲研究院视觉计算组首席研究员。2025年初加入腾讯后，负责视觉大模型的研究。在后续的调整中，他加入大语言模型部旗下的“Frontier”前沿技术研究组，负责多模态理解的相关研究，汇报给姚顺雨。
最新研究发现，AI幻觉不只会骗你了，还能喂大你的自信心、削弱你的判断力。
2026 年，世界模型已成为人工智能领域最受关注的方向之一。从空间智能到表征预测，从可交互环境到具身智能，越来越多研究与产业团队将下一阶段目标指向「理解世界」。行业竞争的焦点，也已从「是否进入世界模型」，转向「以何种技术路径实现世界模型」。
袁博地的答案是否定的。从清华大学接触计算机视觉，到 UC Berkeley 攻读 AI 博士，再到 Google X 负责机器人的视觉系统，袁博地过去十多年的研究几乎始终围绕 Pixel 展开：从图像识别，到 GAN、Diffusion，再到图像和视频生成，技术范式不断变化，研究对象却始终指向同一件事——如何让机器理解和生成视觉世界。
今天，腾讯正式发布了其首个研究智能体（Research Agent）——Hyra（Hunyuan Research Agent）。Hyra能够像科研人员一样，提出假设、完成实验、总结经验，再基于经验不断提出新的方案，最终实现递归自我改进（Recursive Self-Improvement，RSI）。
最近，世界人工智能大会上，中科闻歌磐石 ScienceOne 团队一口气亮出两张王牌：专攻科学场景下深入理解、预测与生成的科学多模态统一推理模型 —— S1-Omni；以 S1-Omni 为基座、贯穿整个科研生命周期的智能化服务平台 —— ScienceOne。
作为WAIC 2026最受关注的论坛，由商汤科技承办的“基座大模型架构创新与生态合作论坛”吸引了无数AI研究者、产业专家和投资机构的目光。因它直面了当前大模型行业最核心的焦虑：当Scaling Law在逼近物理极限，多模态究竟是破局的“解药”，还是新瓶装旧酒的延伸？
来自港科大的研究团队提出了RepetitionCurse，这是一种针对MoE大模型服务的黑盒压力测试方法。它不需要模型权重，不需要梯度，也不需要知道后端专家如何部署，只利用高度重复的输入模式，就能诱导专家路由把大量token路由到同一小批专家上。