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中国AI研究员的性格、魅力和真诚……让人倍感亲切。这是艾伦研究所（Ai2）的研究员Nathan Lambert，在最近结束中国之行后，发自内心的一番感慨。在Nathan眼里，国内的LLM圈子简直是天堂，大家彼此尊重、即便立场不同也客客气气的。
为了解决这一痛点，由 MBZUAI、复旦大学、中国人民大学高瓴人工智能学院以及哈佛大学联合组成的研究团队，提出了一种名为 Laser 的全新隐式视觉推理范式。该研究从认知心理学中汲取灵感，引入了 “Forest-before-Trees” 的认知机制，通过动态窗口对齐学习（DWAL），首次实现了在隐空间中维持视觉特征的 “概率叠加” 状态。
近日，清华大学智能产业研究院（AIR）DISCOVER Lab 联合谋先飞技术、原力灵机、求之科技和地瓜机器人，提出了新一代高通量视觉高保真仿真器 GS-Playground。该成果已被机器人领域国际顶级学术会议 RSS 2026（Robotics: Science and Systems）录用，标志着国内具身智能仿真基础设施在视觉保真度与训练吞吐量两个维度上同时取得了国际领先水平的突破。
文本生成这件事，扩散大语言模型（dLLMs）正展现出巨大的潜力。但与此同时，它也面临着严重的计算瓶颈——为此，哈工大（深圳）与华为、深圳河套学院的研究团队提出了一套免训练加速框架Dynamic-dLLM。
本周四，Google DeepMind 宣布他们又要开始打游戏了。这次目标还是全世界最硬核的那一款：EVE Online。Google DeepMind 此次宣布收购著名科幻在线角色扮演游戏《EVE Online》（星战前夜）开发商的部分股权，并表示将利用该游戏研究「复杂、动态、玩家驱动的系统中的智能」。
Anthropic最新研究让AI先读懂规范背后的意义，再接受行为示范，在特定实验中将Agent失控率从54%压到7%。
当Agent开始真正进入生产环境，安全问题不再是「功能模块」，而是贯穿调用链、运行时与生态层的系统性风险。过去依赖提示词规则、日志审计与框架级防护的方式，正在逐步失效。来自清华大学人工智能学院、交叉信息研究院的方寸跃迁提出一套面向Agent运行全生命周期的多层安全体系。
在对多位内部开发者的采访中得知，这个模型的研发已被叫停。LPM 1.0 并非仍在推进的核心项目，而是视频团队对过去一年工作成果的集中汇报——既是对外展示，也是对内总结。该视频团队由“童姥”（ 前微软亚研院首席研究员童欣） 带领， AilingZeng做Tech Lead，作者中近半数来自 Anuttacon内部，蔡浩宇本人并未直接参与模型研发。
AI最好的用途，是改善人类健康。 如果真正把这项技术用在科学和医学上，它不仅能解决今天最难的研究问题，也会打开药物发现和疾病理解的一整串下游可能性。
在具身智能研究中，如何让智能体精准理解周围环境的精细几何结构与开放语义信息，始终是具身感知的核心难题。近年来，语义占据预测（Semantic Occupancy Prediction） 将稠密几何与语义信息统一到三维体素网格中，用于构建 3D 语义占据地图，为机器人的空间推理、导航与交互操作提供了场景表达基础。