深圳大学李坚强教授团队最近联合北京理工莫斯科大学等机构，提出视觉-语言导航（VLN）新框架——UNeMo。让机器人听懂指令，精准导航再升级！
近日，北京大学团队提出一个直接基于已有预训练模型进行极低比特量化的通用框架——Fairy2i。该框架通过广泛线性表示将实数模型无损转换为复数形式，再结合相位感知量化与递归残差量化，实现了在仅2比特的情况下，性能接近全精度模型的突破性进展。
仅凭一段随手拍摄的单目视频，是否能够让镜头在空间中自由飞行，让光线随意变换，让原本固定的真实场景在全新的视角与照明条件下被再次「拍摄」？这一过去被视作科幻设想的问题，如今迎来了明确答案。
Canvas-to-Image 是一个面向组合式图像创作的全新框架。它取消了传统「分散控制」的流程，将身份参考图、空间布局、姿态线稿等不同类型的控制信息全部整合在同一个画布中。用户在画布上放置或绘制的内容，会被模型直接解释为生成指令，简化了图像生成过程中的控制流程。
最近，Google Research 发布了一篇 Blog《Titans + MIRAS：帮助人工智能拥有长期记忆》。它们允许 AI 模型在运行过程中更新其核心内存，从而更快地工作并处理海量上下文。
近日，由趣丸科技与北京大学软件工程国家工程研究中心共同发表的《Detecting Emotional Dynamic Trajectories: An Evaluation Framework for Emotional Support in Language Models（检测情感动态轨迹：大语言模型情感支持的评估框架）》论文，获 AAAI 2026 录用。
国内记忆框架首开源，企业实战已上线运行。在海外巨头已经将“记忆系统”提升到基础设施层的同时，红熊AI便是其中之一。公司成立于2024年，围绕多模态大模型与记忆科学开展研发，并将这些能力用于为企业提供智能客服、营销自动化与AI智能体服务。
在具身智能与视频理解飞速发展的今天，如何让 AI 真正 “看懂” 复杂的操作步骤？北京航空航天大学陆峰教授团队联合东京大学，提出视频理解新框架。该工作引入了 “状态（State）” 作为视觉锚点，解决了抽象文本指令与具象视频之间的对齐难题，已被人工智能顶级会议 AAAI 2026 接收。
两项关于大模型新架构的研究一口气在NeurIPS 2025上发布，通过“测试时训练”机制，能在推理阶段将上下文窗口扩展至200万token。两项新成果分别是：Titans：兼具RNN速度和Transformer性能的全新架构；MIRAS：Titans背后的核心理论框架。
当地时间12月4日下午，谷歌研究员的一篇论文在现场引来了超多AI爱好者的围观。甚至，被业界专家视为“为AGI发展提供了新框架”，一位人士评价为：这篇论文将成为逐步推动实现AGI的5~10篇论文中的一篇。
