腾讯混元团队提出了 Multi-Stream Scene Script（MTSS），一种全新的视频描述范式 —— 将传统的 "一段话描述整个视频" 升级为 "多流结构化剧本"，通过 Stream Factorization 和 Relational Grounding 两大核心原则，让视频描述既忠实又可扩展，在视频理解和生成任务中均取得显著提升。
张佳圆带着他的新产品 Multica 一周斩获 GitHub 1.2w Star回来了。这一次，他想探索的是： 当 AI Agent 已经足够好，一个团队要怎么和多个 Agent 丝滑地协作？Multica 致敬的是 1964 年的操作系统 Multics——那个最终失败、但启发了 Unix 世界半个世纪的“多人、多任务”先驱。今天，它正在创造新的历史。
阶跃星辰今日发布新一代自动语音识别模型StepAudio 2.5 ASR。该模型面向语音转写与长音频处理场景，在架构上引入Multi-Token Prediction（多Token预测）以提升推理效率，并通过扩展上下文窗口强化长内容识别能力。
近日，上海人工智能实验室联合南京大学、香港中文大学及上海交通大学，将OpenClaw的成功应用于多模态生成领域。他们提出GEMS（Agent-Native Multimodal Generation with Memory and Skills），激发小模型潜力，甚至让6B小模型在部分任务超越了Nano Banana 2。
最近，来自Meta与University of Copenhagen的研究者提出了OneStory: Coherent Multi-Shot Video Generation with Adaptive Memory（收录于CVPR 2026）。这项工作聚焦于一个核心问题：如何在生成多镜头视频时，有效保留长程跨镜头上下文，从而实现更强的叙事一致性。
刚刚，Claude推出“企业版”服务，发布Claude Managed Agents，结果被开源项目“开团秒跟”！
在构建多Agent系统（Multi-Agent Systems）时，让几个Agent互相“对话”并不难，但要让它们在局部状态不一致的情况下，敲定一个全局唯一的决策，也就是达成“一致”（Agree）或“共识（Consensus）”，却是一个极具挑战的工程难题，您可能会问为什么，这有何难？
过去几年，多模态模型在理解任务上快速演进，图像问答、OCR、视觉推理、跨模态对话等能力不断提升；与此同时，图像生成模型也在视觉质量、指令遵循和细节表达上持续突破。下一步一个自然的问题是：能否用同一个模型，同时做好理解与生成？这正是统一多模态模型（Unified Multimodal Models, UMMs）正在回答的问题。
近年来，多模态大模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）正在迅速改变人工智能的能力边界。从图像理解到视频分析，从语音对话到复杂推理，大模型正在逐步具备类似人类的综合感知能力。但一个关键问题仍然没有得到充分回答：这些模型真的能够理解人类情绪吗？
大家好，我是袋鼠帝。 我最近做了一个挺有意思的实验。
