【月末特辑】5月最火AI论文 | 多智能体世界建模；开源机器人VLA模型

2026 年 5 月 AI 前沿论文盘点涵盖世界建模、动作推理及智能体框架等核心方向。Gamma-World 通过三阶段训练实现多智能体高效建模，解决了置换对称性与计算延迟难题；MolmoAct2 证明了开源 VLA 模型在机器人控制上的卓越性能，成功率达 98.1%；CiteVQA 引入严格归因准确率（SAR）指标，揭示了模型在证据归因上的幻觉风险。此外，针对千层扩散 Transformer 的 “均值模式崩溃”，MVSplit 方法通过差异化残差连接实现了稳定训练。这些研究优化了大规模模型的基础设施与推理效率，为构建可信、高效的智能体系统提供了关键技术路径。