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埃默里大学提出的Decompose–Look–Reason（DLR）框架被EMNLP 2026接收，该方法通过分解问题、按premise提取视觉latent再推理，在Qwen3-VL-8B-Thinking上于V*、MathVista等基准取得显著提升。
新加坡国立大学 Show Lab 发布的 Show-Harness 通过一套可被 VLM 理解的语义动作接口，使前沿视觉语言模型和轻量微调的 Qwen3.5-2B 能够跨模型、跨机器人本体直接操控真实机器人，并在跨任务、跨环境、跨本体实验中取得显著高于基线的成功率。
北京大学、清华大学与微软亚洲研究院在Nature Machine Intelligence发表研究，发现语言模型内部表征与人脑演绎推理脑区存在部分对齐，并可利用脑信号引导模型表征干预与参数微调，显著提升推理鲁棒性。
工具调用使大语言模型能够通过外部 API 获取信息、执行操作。训练这类能力，需要建立用户请求与具体函数调用之间的对应关系。一条合格的训练样本，不仅要符合函数定义，还要保证工具选择、调用次数和参数取值与用户意图一致。
TypeSafe AI 开发的非大语言模型 Jev 正式向所有用户开放并赠送约 1.2 亿 Token 额度，该模型由前 OpenAI 研究员 Diogo Almeida 创立，可输出类型化结构决策，速度较同类大语言模型快 20 至 200 倍。
在超级发电站主办的AI艺术黑客松上，作者基于麦浚龙和谢安琪的概念专辑《The Album》创作了一款由语言模型和TTS驱动演员的2.5D实时互动游戏，玩家可扮演酒保自由输入与AI角色互动，推动剧情走向不同结局。
Nature报道独立研究者训练的历史语言模型GPT-1900在仅掌握1900年前知识的条件下，虽在光电效应问题上冒出类似爱因斯坦光量子的表述，但因高度依赖人类整理的提示且训练过程未能完全隔绝现代AI影响，在多数物理任务上表现失败，揭示当前大模型仍缺乏提出全新解释框架的"溯因飞跃"能力，距离真正科学家仍有距离。
大语言模型智能体正越来越多地进入长期陪伴聊天这类场景 —— 不再答完一个问题就走，而是和用户处成一段长久的关系。
图灵奖得主Yann LeCun在ECCV 2026发表Keynote演讲，论证"预测像素"是伪命题，阐述JEPA在抽象表征空间预测世界的机制，并建议研究者放弃生成式模型与大语言模型，转向联合嵌入架构与世界模型以实现人类水平智能。
开发者chetaslua在MacBook上用NumPy和MaleCNS连接组数据模拟了13.8万个神经元的果蝇大脑，并将神经放电信号实时翻译成文字直接发送给ChatGPT，实现了生物神经信号与大语言模型的首次对话。