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近日，北京航空航天大学洪晟教授团队在信息处理领域顶级期刊Information Processing&Management（IPM）上发表了最新成果。他们提出了一套名为BGA的噪声免疫神经蒸馏框架。实验显示，该框架在面对复杂的工业互联网（IIoT）加密流量时，不仅能精准识别隐藏深度极高的恶意指令，且推理延迟低至0.28毫秒，达到了“免疫级”的防干扰能力。
本文主要介绍来自该团队的最新论文 Teaching Vision-Language-Action Models What to See and Where to Look，目前该论文已经被 ECCV 2026 正式接收，相关代码和模型已全部开源。
啥情况？统治科研圈几十年的PDF格式，都需要因AI而“退休”…
只做一次生成器前向，就能得到一张图，这是一步生成追求的效率。但想把采样步数降到 1，难题其实在训练端：怎样用足够稳定、简单的监督信号，让生成分布靠近真实分布？
过去两年，self-reflection、self-correction、self-play、agentic RL、skill learning、test-time adaptation、open-ended evolution、self-evolving agent等概念不断涌现。
世界模型是物理原生智能（Physics-native Intelligence，Phi）重要的组成环节。
“蒸馏”一词再次成为舆论的关注焦点。这一次，站在聚光灯下的不是多次指控国产模型蒸馏的强硬派Anthropic，而是久未公开露面的张一鸣。张一鸣在最近的字节全员会上罕见发话：字节宁愿忍受模型的落后，也不希望依赖蒸馏实现短时的智能爬坡。
2026 年 1 月，Floatboat 客户端把文件管理器、编辑器和浏览器直接做成 Agent 的运行环境，开创了 Agent 桌面工作台这一形态；4 月，FloatIM 把人与 Agent、Agent 与 Agent 接成一张办公网络，任务可以跨人、跨 Agent 交接而上下文不断；5 月，FloatSchedule 让 Agent 不必等人下指令，按日程自己开工。
由上海交大人工智能学院、深势科技、上海算法创新研究院组成的无尽前沿团队发布BigBang-V1——这是首个基于recursive self-improving原生方式训练出的基座模型。
近日，浙江大学 OmniAI 团队在 《Show, Don’t Tell: Evaluating Spatial Cognition in Generative Pixels Rather Than LLM Text》 中提出 ProVisE，让图像生成模型直接在图中回答空间问题，并将视觉答案还原为原 benchmark 可以评分的结构化预测。