随着多模态大模型能力不断扩展，语音大模型(SpeechLLMs) 已从语音识别走向复杂语音交互。然而，当模型逐渐进入真实口语交互场景，一个更基础的问题浮现出来：我们是否真正定义清楚了「语音理解」的能力边界？
针对这一挑战，来自香港浸会大学和上海交通大学的可信机器学习和推理组提出了一个全新的自监督 RL 框架 ——Co-rewarding。该框架通过在数据端或模型端引入互补视角的自监督信号，稳定奖励获取，提升 RL 过程中模型奖励投机的难度，从而有效避免 RL 训练崩溃，实现稳定训练和模型推理能力的诱导。
来自阿里高德的一篇最新 ICLR 2026 中稿论文《Everything in Its Place: Benchmarking Spatial Intelligence of Text-to-Image Models》提出了面向文生图空间智能的系统性评估基准 SpatialGenEval，旨在通过长文本、高信息密度的 T2I prompt 设计，以及围绕空间感知
现有 VLA 模型的研究和基准测试多局限于家庭场景（如整理餐桌、折叠衣物），缺乏对专业科学场景（尤其是生物实验室）的适配。生物实验室具有实验流程结构化、操作精度要求高、多模态交互复杂（透明容器、数字界面）等特点，是评估 VLA 模型精准操作、视觉推理和指令遵循能力的理想场景之一。
本文提出一种具有 SE(p) 不变传输性质的度量 SEINT：通过构造无需训练的 SE(p) 不变表示，将高维结构信息压缩为可用于 Optimal Transport (OT) 对齐的一维表征，从而在保持不变性与严格度量性质的同时显著提升效率。
不可学习样本（Unlearnable Examples）是一类用于数据保护的技术，其核心思想是在原始数据中注入人类难以察觉的微小扰动，使得未经授权的第三方在使用这些数据训练模型时，模型的泛化性能显著下降，甚至接近随机猜测，从而达到阻止数据被滥用的目的。
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。
针对这一问题，中国传媒大学媒体融合与传播国家重点实验室的吴晓雨教授团队于 ICLR 2026 发表论文《Language-guided Open-world Video Anomaly Detection under Weak Supervision》，直面 VAD 领域的核心问题 —— 什么是异常？
DiscoX构建了一套200题的长文翻译数据集，以平均长度1,712 tokens的长篇章做评测单元，要求整个长文文本作为一个整体来翻译，除翻译准确度外，重点考察跨段落的逻辑与风格一致性、上下文中的术语精确性、以及专业写作规范，贴合用户真实的使用场景。
过去一年，大模型写代码的能力几乎以肉眼可见的速度提升。从简单脚本到完整功能模块，GPT、Claude、DeepSeek 等模型已经能够在几秒钟内生成看起来相当 “专业” 的代码。
