在推荐系统迈向多模态的今天，如何兼顾数据隐私与个性化图文理解？悉尼科技大学龙国栋教授团队联合香港理工大学杨强教授、张成奇教授团队，提出全新框架 FedVLR。该工作解决了联邦环境下多模态融合的异质性难题，已被人工智能顶级会议 AAAI 2026 接收为 Oral Presentation。
随着大型视觉语言模型在多个下游任务的广泛应用，其潜在的安全风险也开始快速显露。研究表明，即便是最先进的大型视觉语言模型，也可能在面对带有隐蔽的恶意意图的图像 — 文本输入时给出违规甚至有害的响应，而现有的轻量级的安全对齐方案都具有一定的局限性。
近日，AAAI 2026 公布了录用结果，该会议是是人工智能领域极具影响力的国际顶级学术会议之一。据悉本次会议共有 23680 篇投稿进入审稿阶段，最终 4167 篇论文被录用，录取率为 17.6%。
一篇入围顶会NeurIPS’25 Oral的论文，狠狠反击了一把DiT（Diffusion Transformer）。这篇来自字节跳动商业化技术团队的论文，则是提出了一个名叫InfinityStar的方法，一举兼得了视频生成的质量和效率，为视频生成方法探索更多可能的路径。
该论文提出 FractalForensics，一种基于分形水印的主动深度伪造检测与定位方法。不同于以往的水印向量，为达成伪造定位的功能，论文提出的水印以矩阵形式出现。
他们又推出了 Coral NPU，可用于构建在低功率设备上持续运行的 AI。具体来说，其可在可穿戴设备上运行小型 Transformer 模型和 LLM，并可通过 IREE 和 TFLM 编译器支持 TensorFlow、JAX 和 PyTorch。
基于多模态大模型语义理解能力的统一多模态嵌入模型UniME-V2。该方法首先通过全局检索构建潜在困难负例集，随后创新性地引入“MLLM-as-a-Judge”机制：利用MLLM对查询-候选对进行语义对齐评估，生成软语义匹配分数。
面向自动驾驶的多模态大模型在 “推理链” 上多以文字或符号为中介，易造成空间 - 时间关系模糊与细粒度信息丢失。FSDrive（FutureSightDrive）提出 “时空视觉 CoT”（Spatio-Temporal Chain-of-Thought），让模型直接 “以图思考”，用统一的未来图像帧作为中间推理步骤，联合未来场景与感知结果进行可视化推理。
虽然大家都期待未来的 Agent 能够真正端到端完成所有任务，并且在出错时也知道如何重新开始，但目前 AI 还没有达到这种能力。
当大多数人还在抱怨传统工单系统的笨重时，一家叫做 Pylon 的公司却在短短18个月内完成了从种子轮到B轮总计5100万美元的融资，估值飙升至8亿美元。更令人震惊的是，他们已经吸引了780多家快速增长的公司，包括 Together AI、Cognition 和 Temporal，其中超过150家公司主动从 Zendesk、Intercom 等老牌平台迁移过来。
