据外媒The Information曝料，微软近期刚刚重组了Copilot工程团队，并计划靠“龙虾”（开源AI Agent框架OpenClaw的昵称）逆风翻盘。这一重大组织变革由CEO萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）亲自操刀，被列为公司“头等优先事项”。他提拔高管并组建了一支12人精锐队伍，计划在Copilot中构建类OpenClaw的AI Agent产品，
前两天晚上，我又刷到了小 Lin 说的视频。
文本驱动的人体动作生成是游戏NPC、虚拟主播、机器人控制等实时交互系统的核心技术。
当前具身智能的VLA（Vision-Language-Action）赛道正陷入典型的「碎片化」泥潭：不同团队采用异构的动作解码范式、强耦合的数据管线、互不兼容的评测协议，导致方法难以横向对比，复现成本极高。
浙江大学联合美团龙猫团队、清华大学推出全新研究成果——SKILL0，并提出技能内化（Skill Internalization）——小模型真正需要的，或许不是推理时的“外挂技能”，而是将技能内化为本能。
模思智能成立于2024年，位于上海徐汇区，由上海创智学院与复旦大学联合孵化，是国内少数完成“全模态基座模型能力闭环”的初创公司之一，致力于构建统一Token表达框架下的“情境智能”能力，推动Agent系统在真实世界中的自主交互与任务执行。
近日，上海人工智能实验室联合南京大学、香港中文大学及上海交通大学，将OpenClaw的成功应用于多模态生成领域。他们提出GEMS（Agent-Native Multimodal Generation with Memory and Skills），激发小模型潜力，甚至让6B小模型在部分任务超越了Nano Banana 2。
多模态大推理模型的幻觉，很多时候并非「没看见」，而是在最不确定的推理阶段想偏了。最新研究发现，模型在生成because、however、wait等transition words时，往往处于高熵关键节点，更容易脱离图像证据、转向语言脑补。LEAD在高熵阶段不急于输出单一离散token，而是先在潜在语义空间保留多种候选推理方向，并通过视觉锚点持续拉回图像证据，显著缓解幻觉。
最近，计算机视觉领域的顶级会议 CVPR 2026 的 NTIRE 鲁棒性 AIGC 图像检测挑战赛（ Robust AI-Generated Image Detection in the Wild Challenge ）结果出炉。蚂蚁集团 AI 安全实验室的队伍 MICV 凭借在鲁棒性测试样本上 ROC AUC 达到了惊人的 0.9723，成功摘得「复杂真实场景鲁棒性样本测试」挑战赛的冠军。
最近，来自Meta与University of Copenhagen的研究者提出了OneStory: Coherent Multi-Shot Video Generation with Adaptive Memory（收录于CVPR 2026）。这项工作聚焦于一个核心问题：如何在生成多镜头视频时，有效保留长程跨镜头上下文，从而实现更强的叙事一致性。
