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多语言大模型（MLLM）在面对多语言任务时，往往面临一个选择难题：是用原来的语言直接回答，还是翻译成高资源语言去推理？
作者在包含 50 多个任务的多个仿真和真实世界场景中评估了 SpatialActor。它在 RLBench 上取得了 87.4% 的成绩，达到 SOTA 水平；在不同噪声条件下，性能提升了 13.9% 至 19.4%，展现出强大的鲁棒性。目前该论文已被收录为 AAAI 2026 Oral，并将于近期开源。
REG 是一种简单而有效的方法，仅通过引入一个 class token 便能大幅加速生成模型的训练收敛。其将基础视觉模型（如 DINOv2）的 class token 与 latent 在空间维度拼接后共同加噪训练，从而显著提升 Diffusion 的收敛速度与性能上限。在 ImageNet 256×256 上，
在推荐系统迈向多模态的今天，如何兼顾数据隐私与个性化图文理解？悉尼科技大学龙国栋教授团队联合香港理工大学杨强教授、张成奇教授团队，提出全新框架 FedVLR。该工作解决了联邦环境下多模态融合的异质性难题，已被人工智能顶级会议 AAAI 2026 接收为 Oral Presentation。
随着大型视觉语言模型在多个下游任务的广泛应用，其潜在的安全风险也开始快速显露。研究表明，即便是最先进的大型视觉语言模型，也可能在面对带有隐蔽的恶意意图的图像 — 文本输入时给出违规甚至有害的响应，而现有的轻量级的安全对齐方案都具有一定的局限性。
近日，AAAI 2026 公布了录用结果，该会议是是人工智能领域极具影响力的国际顶级学术会议之一。据悉本次会议共有 23680 篇投稿进入审稿阶段，最终 4167 篇论文被录用，录取率为 17.6%。
一篇入围顶会NeurIPS’25 Oral的论文，狠狠反击了一把DiT（Diffusion Transformer）。这篇来自字节跳动商业化技术团队的论文，则是提出了一个名叫InfinityStar的方法，一举兼得了视频生成的质量和效率，为视频生成方法探索更多可能的路径。
该论文提出 FractalForensics，一种基于分形水印的主动深度伪造检测与定位方法。不同于以往的水印向量，为达成伪造定位的功能，论文提出的水印以矩阵形式出现。
他们又推出了 Coral NPU，可用于构建在低功率设备上持续运行的 AI。具体来说，其可在可穿戴设备上运行小型 Transformer 模型和 LLM，并可通过 IREE 和 TFLM 编译器支持 TensorFlow、JAX 和 PyTorch。
基于多模态大模型语义理解能力的统一多模态嵌入模型UniME-V2。该方法首先通过全局检索构建潜在困难负例集，随后创新性地引入“MLLM-as-a-Judge”机制：利用MLLM对查询-候选对进行语义对齐评估，生成软语义匹配分数。