CVPR 2026｜用互联网视频替代3D标注：通研院团队打造SceneVerse++「最大规模」真实3D场景数据
在3D数据长期稀缺的背景下，利用「无标注视频」将是推动具身智能体、3D VLM以及下一代空间基础模型的关键路径！
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哈萨比斯出的难题，GPT之父接上了：用一个知识停在1930年的模型
一个训练数据截止到 1911 年的模型，能不能自己推导出爱因斯坦 1915 年提出的广义相对论？
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我们能不能把黑箱直接改造成更接近 “玻璃箱” 的系统？
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面对越来越长的文档，真正需要的是一种更智能的信息获取策略！
阅读全文 ：ACL 2026｜Doc-V*：读100页文档不如只翻对5页，80页场景「暴打」RAG 10个点VEGA-3D：释放视频生成模型中的隐式3D知识，重塑3D场景理解与具身交互
大模型 3D 空间推理的下一个突破口，也许在于如何释放生成式基础模型体内早已沉睡的 “物理先验”。
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以 “无训练、黑箱适配、类别专属权重” 为核心，精准解决了当前 VLM 零样本分类中提示词语义适配不足的问题
阅读全文 ：无需训练，如何提升黑箱VLM？CARPRT用「类别感知」给出答案超越VLA与世界模型，银河通用发布LDA，全谱系数据跑通Scaling Law
将数据废料转化为数据燃料，这不仅是技术解法，更是银河通用的核心数据观 。
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显著降低长上下文大模型的硬件门槛、推理成本与部署难度。
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早期连续 DLM 的表现不佳并非源于架构的先天缺陷，而是受限于训练策略与评估方法。
阅读全文 ：LangFlow: 挑战离散扩散，探索下一代语言模型新范式ICLR 2026 Oral | 没人诱导，大模型也会「骗人」
在没有刻意诱导、只是正常提问的情况下，模型会不会也出现某种 “表面这样答，实际那样想” 的现象。
阅读全文 ：ICLR 2026 Oral | 没人诱导，大模型也会「骗人」ACL 2026｜答得更准还写得更短？华为泰勒实验室提出SHAPE，给LLM推理装了个「推理税」
不仅告诉模型每一步推得对不对，还让它为啰嗦付出代价。
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