在长期以来的 AI 研究版图中，具身智能虽然在机器人操作、自动化系统与现实应用中至关重要，却常被视为「系统工程驱动」的研究方向，鲜少被认为能够在 AI 核心建模范式上产生决定性影响。
AAAI 2026「七龙珠」，华人团队强势霸榜！从视觉重建到因果发现，再到知识嵌入传承，新一代AI基石正在新加坡闪耀。
GEM框架利用认知科学原理，从少量人类偏好中提取多维认知评估，让AI在极少标注下精准理解人类思维，提高了数据效率，在医疗等专业领域表现优异，为AI与人类偏好对齐提供新思路。
“全局交互” 几乎等同于 self-attention：每个 token 都能和所有 token 对话，效果强，但代价也直观 —— 复杂度随 token 数平方增长，分辨率一高就吃不消。现有方法大多从 “相似度匹配” 出发（attention），或从 “扩散 / 传导” 出发（热方程类方法）。但热方程本质上是一个强低通滤波器：随着传播时间增加，高频细节（边缘、纹理）会迅速消失，导致特征过平滑。
当你在电商平台搜索“苹果”，系统会推荐“水果”还是“手机”？或者直接跳到某个品牌旗舰店？短短一个词，背后承载了完全不同的购买意图。而推荐是否精准，直接影响用户的搜索体验，也影响平台的转化效率。
视觉模型用于工业“缺陷检测”等领域已经相对成熟，但当前普遍使用的传统模型在训练时对数据要求较高，需要大量的经过精细标注的数据才能训练出理想效果。
在 AI 辅助 Coding 技术快速发展的背景下，大语言模型（LLMs）虽显著提升了软件开发效率，但开源的 LLMs 生成的代码依旧存在运行时错误，增加了开发者调试成本。
短视频搜索业务是向量检索在工业界最核心的应用场景之一。然而，当前业界普遍采用的「自强化」训练范式过度依赖历史点击数据，导致系统陷入信息茧房，难以召回潜在相关的新鲜内容。
近年来，大语言模型在算术、逻辑、多模态理解等任务上之所以取得显著进展，很大程度上依赖于思维链（CoT）技术。所谓 CoT，就是让模型在给出最终答案前，先生成一系列类似「解题步骤」的中间推理。 这种方式
一年一度的AAAI Fellow计划又成为了人工智能领域大家关注的焦点。本次发布的2026年名单中，共有12位知名学者当选，其中包含了四位著名华人学者。
