近年来，随着大语言模型规模与知识密度不断提升，研究者开始重新思考一个更本质的问题：模型中的参数应如何被组织，才能更高效地充当「记忆」。
港科大团队提出音频生成统一模型AudioX，只需一个模型，就能从文本、视频、图像等任意模态生成高质量音效和音乐，在多项基准上超越专家模型。团队同时开源了700万样本的细粒度标注数据集IF-caps与可控T2A评测基准T2A-bench，并在该基准上大幅领先现有方法。论文已被ICLR 2026接收。
多模态学习（Multimodal Learning）正在推动 AI 在医学影像、自动驾驶、人机交互等领域取得突破。通过融合图像、文本、表格等多种模态，模型能够获得更全面的信息，从而显著提升性能。
AI 搜索引擎正逐渐取代传统搜索入口，「问 AI」已经成为日常习惯。随着 OpenAI 宣布在 ChatGPT 中引入商业推荐，搜索与内容分发的边界正在被重新定义。在这样的环境下，你的内容能否在 AI 搜索中成为「爆款」，不再只取决于标题和流量，而是更大程度取决于 AI 本身的引用偏好。
统一多模态模型在多模态内容理解与生成方面已展现出良好效果，但目前仍主要局限于图像领域。
长期以来，计算机视觉领域陷入了一个 “表征（Representation）” 的执念。我们习惯设计各种精巧的 Encoder，试图将动态世界压缩成一组特征向量。然而，视频作为现实的高维投影，其熵值之高、动态之复杂，让这种试图 “定格” 的表征显得力不从心。
全新的具身模型空间能力评估范式 Theory of Space 突破了传统静态图文问答的局限，系统性地考察基础模型能否像人一样，在部分可观测的动态环境中，通过自主探索来构建、修正和利用空间信念。该论文已被 ICLR 2026 接收。
你见过 7B 模型在拼图推理上干翻 GPT-5 吗？
来自中国人民大学与阿里巴巴通义实验室的研究团队提出了 IterResearch，一种全新的迭代式深度研究范式。通过马尔可夫式的工作空间重构，IterResearch 让 Agent 在仅 40K 上下文长度下完成了 2048 次工具交互且性能不衰减，在 BrowseComp 上从 3.5% 一路攀升至 42.5%。
香港科技大学 PEI-Lab 与字节跳动 Seed 团队近期提出的 WMPO（World Model-based Policy Optimization），正是这样一种让具身智能在 “想象中训练” 的新范式。该方法无需在真实机器人上进行大规模强化学习交互，却能显著提升策略性能，甚至涌现出 自我纠错（Self-correction） 行为。
