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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。
近日，国际权威咨询机构弗若斯特沙利文发布的《2025年全球具身智能与商用服务机器人独立市场研究报告》揭示了这样一个行业共识：商用服务领域，正是具身智能规模化落地的“第一战场”。
这便是中国电信人工智能研究院（TeleAI），刚刚在WAIC 2026提出的新技术路线；其背后这套融合AI、通信和网络的技术体系，则是智传网（AI Flow）。就在此次发布前一天，智传网（AI Flow）还拿下了WAIC大会最高奖项卓越人工智能引领者奖（SAIL）中的赋能（Applicative）奖。
WAIC（世界人工智能大会）第一天，信息量已经爆炸。从AI时代国家和企业的核心竞争力，到大模型迈向物理世界、迈向AGI所面临的挑战，再到Coding之后新的AI产品趋势……围绕从技术到产业的方方面面，图灵奖得主、两院院士、AI TOP研究者和企业、企业家们共聚一堂，精彩发声不断：
最近，来自 Google、哥本哈根大学、牛津大学等机构的研究者提出了 VGGRPO（Visual Geometry GRPO，收录于 ECCV 2026）。这项工作聚焦于一个核心问题：如何在不牺牲预训练模型泛化能力的前提下，高效地提升视频生成的几何一致性，并使其适用于动态场景。其核心思路是，在隐空间（latent space）中利用 4D 几何奖励，进行几何感知的视频后训练。
最近，一篇名为 FreeStyle: Free Control of Style-Content Dual-Reference Generation from Community LoRA Mining 的工作引起了不少关注。换句话说，FreeStyle 研究的是 style-content dual-reference generation，也就是「内容 - 风格双参考生成」。