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。
导读：近日，位于中关村的深度机智全球首次使用全新范式——人类学习，在多个国际 Benchmark 上取得 SOTA，史无前例地使用全新架构（仅使用人类第一视角数据、零真机数据）击败 Physical Intelligence 和英伟达等头部巨头二十多个百分点，并在两会开幕首日被央视报道。
如果科研中的文献阅读、代码演进、实验验证都可以由智能体自主完成，科学发现的方式会被重新定义吗？自主科研智能体（Autonomous Research Agent）的兴起，正在把这一设想带入现实：科学家有望回归科学品味和探索源头，智能体承担科研全链路的繁琐工作，两者在人机协同的闭环中共探新的重大科研突破。
来自东南大学、微软亚洲研究院等机构的研究团队提出了一种全新的解决方案——Re-TRAC（REcursive TRAjectory Compression），这个框架让 AI 智能体能够「记住」每次探索的经验，在多个探索轨迹之间传递经验，实现渐进式的智能搜索。
GUI 智能体最近卷到什么程度了？Claude、OpenAI Agent 及各类开源模型你方唱罢我登场，但若真想让 AI 成为 「能在手机和网页上稳定干活的助手」，仍绕不开三大现实难题：
极佳视界具身大模型 GigaBrain-0.5M*，以世界模型预测未来状态驱动机器人决策，并实现了持续自我进化，超越π*0.6 实现 SOTA！该模型在叠衣、冲咖啡、折纸盒等真实任务中实现接近 100% 成功率；相比主流基线方法任务成功率提升近 30%；基于超万小时数据训练，其中六成由自研世界模型高保真合成。
清华大学团队推出的Dolphin模型突破了「高性能必高能耗」的瓶颈：仅用6M参数（较主流模型减半），通过离散化视觉编码和物理启发的热扩散注意力机制，实现单次推理即可精准分离语音，速度提升6倍以上，在多项基准测试中刷新纪录，为智能助听器、手机等端侧设备部署高清语音分离开辟新路。
先介绍一下今天的主角。Ring-2.5-1T，蚂蚁百灵团队刚发布的万亿参数开源思考模型，全球首个混合线性注意力架构的万亿级选手。IMO 2025 国际奥数 35/42 拿到金牌水平，CMO 2025 中国奥数 105 分远超国家集训队线 87 分，GAIA2 通用 Agent 评测开源 SOTA。数字很漂亮，但数字谁都会贴。
AI生图领域，又出了个“狠角色”。
过去几年，大模型把自然语言处理彻底重塑了。GPT 出来之前，NLP 领域的状态是：每个任务一套模型，每个场景一批数据，每个公司一条流水线，互不通用，边界清晰。GPT 之后，这套逻辑被一个预训练底座 + 任务微调的范式整个替换掉了。
