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来自华为泰勒实验室、北京大学和上海财经大学的研究团队提出了 SHAPE（Stage-aware Hierarchical Advantage via Potential Estimation），给推理链装上了一套「里程碑 + 推理税」机制——不仅告诉模型每一步推得对不对，还让它为啰嗦付出代价。结果是：准确率平均提升 3%，token 消耗直降 30%。
Doc-V* 由小米大模型 Plus 团队和华中科技大学 VLRLab 团队合作提出，一种从「静态阅读」到「主动探索」的多页文档理解新范式，通过交互式视觉推理让模型像人一样有策略地阅读长文档。
围绕 Coordination Engineering 这一下一跳工程范式，他们发布了一套完整的多智能体协同技术体系：Agent Team 实现团队自主协作，业界首发 Team Skills 沉淀协作经验，Team Skills Hub 打通共享生态，Team Skills 自演进 驱动团队持续进化。
普林斯顿大学助理教授刘壮，在学术圈是一个颇为特殊的存在——他的每一篇论文几乎都在质疑某个“理所当然”的假设。架构真的重要吗？数据集真的足够多样吗？归一化层是必需的吗？大语言模型有世界模型吗？AI智能体能替代博士生吗？
搭了个agent，结果该被记住的历史交互经验一点没记住，不该被记住的工具调用结果、过程输出被一股脑塞进上下文，导致输出质量下滑，类似的上下文失焦问题，这是多少人做agent时候的噩梦？
伦敦大学学院（UCL）、普林斯顿大学和爱丁堡大学的研究团队联合推出了Avenir-Web，让现有多模态模型像人类一样使用网页。现有的Web Agent在面对复杂的网页结构（如 iframe、Shadow DOM）时，往往会陷入“定位不准”“缺乏常识”或“走着走着就忘了”的窘境。
在语言学中，人类之所以能听懂“那个东西”、“它”、“这个重物”，依赖于桥接推理理论 (bridging inference)，即通过上下文信息在已有记忆与当前表达之间建立联系，从而恢复指代对象。
新加坡国立大学 Bingsheng He 教授团队一篇最新入选 ICLR 2026 Oral 的论文，把视角放在了一个更贴近日常使用场景的问题上：人们更熟悉的，是用户故意诱导模型说假话的情形；而这篇工作真正追问的是，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。
主要作者团队：Yuxin Chen 现为伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校（UIUC）硕士一年级学生，Chumeng Liang 为 UIUC 博士一年级学生，Hangke Sui 为 UIUC 博士二年级学生，Ge Liu 为 UIUC 计算机系助理教授。Liu Lab 团队长期聚焦扩散 / 流模型方向，
近日，琶洲实验室、华南理工大学、蔻町（AIGCode）等单位科研团队联合提出潜在空间压缩注意力（Latent-Condensed Attention，LCA），研究成果入选 ACL 2026。