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近日，北京航空航天大学史振威教授和邹征夏教授团队发布了一个面向通用遥感目标检测的大规模数据集与基础模型框架 ——LEVIRDet。该研究构建了目前最大规模、最全面的遥感目标检测数据集 LEVIRDet-159，并在此基础上提出了面向通用遥感检测的基础模型 LEVIRDetNet。
近期， ECCV 2026 结果公布，Realsee 团队的成果 Argus: Metric Panoramic 3D Reconstruction for Indoor Scenes 成功入选。它面向室内全景图像，能够从稀疏、无序的全景照片中，直接预测相机位姿、度量深度和点云重建结果，可以为 3DGS 提供更稳定、更精准的几何约束。
来自南京大学 NLP 实验室的 ICML 2026 论文 Recognize Your Orchestrator: An Entropy Dynamics Perspective for LLM Multi-Agent Systems 指出：在当前主流的 Orchestrator-Executor 多智能体架构中，系统失败往往并不首先来自某个执行器不会干活，
UC Berkeley团队提出的端到端流程旨在解决该问题，研究团队跑通了首条能够从网络视频生成真实灵巧手实机执行轨迹的完整链路：先从真实场景中的单目RGB视频中重建4D手-物交互过程，再将这些交互轨迹重定向到拥有22个自由度的Sharpa Wave灵巧手上。
来自哈佛大学、MIT、IBM、波士顿大学、谷歌、JHU、CMU 和 Kempner Institute 的研究者提出了一个新的诊断性基准：MemoBench。这是首个面向动态环境的「消失-重现」世界建模评测基准，并已被计算机视觉顶会 ECCV 2026 接收。其一作 Haoyu Chen 为哈佛大学计算科学与工程专业一年级硕士生，师从哈佛大学计算机科学助理教授 Yilun Du。
还在用 DragGAN、DragDiffusion 拖拽修图？点选拖拽容易变形、边界割裂、细节丢失的时代落幕了！ECCV 2026 ICRDrag 首创上下文区域拖拽模型，用掩码精准定位局部区域，移动、缩放、变形全都丝滑自然，兼顾精准度与画面真实感。
近日，上海AI Lab等团队提出了一种面向专业软件智能体的新范式——ComAct（COM-as-Action）。它的核心思想在于：不再把鼠标点击和键盘输入作为Agent的action，而是让Agent直接生成COM代码，通过软件底层对象模型操纵真实专业软件。
vLLM 社区推出的 Semantic Router 除了专注上面三个方向，正在更进一步：我们认为：router 不只是选择模型，还可以提升模型能力。用户不用改权重，也不用让每个 Agent 团队都自己搭一套 Graph，而是在一次普通 Model API 调用的内部，组织出一支有边界、有预算、有验证、有回退的 “小队”。
浙江大学等五所高校的研究团队提出 EgoTSR。研究从第一人称机器人视角出发，希望让 VLM 学会判断任务状态，并把这种能力进一步扩展到长程规划。团队构建了包含 4600 万条样本的 EgoTSR-Data，并设计了三阶段课程学习流程。
中国人民大学的研究团队提出 CoDA-Bench，联合评估 Agent 的 Code Intelligence + Data Intelligence。该基准首次把 Code Agent 放进包含 1000 + 数据文件的复杂环境下，要求模型先自主探索文件系统、找到相关数据，再编写代码完成分析。实验显示，即使当前表现最好的系统，在 CoDA-Bench 上执行准确率也只有 61.1%；