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腾讯提出Vision-SR1：让模型真正学会“看图思考”，而不是“蒙答案”
视觉语言模型（VLMs）存在视觉幻觉和语言捷径问题，限制其可靠性和泛化能力。腾讯提出Vision - SR1训练方法，通过推理分解和自我奖励机制，不依赖外部监督，提升模型视觉感知和推理可靠性。
火速吃瓜，OpenAI模型还没发又惹出争议了？？
GPT - 6发布前夕消息不断，OpenAI新模型引入的“循环深度”技术因可能让模型思考难监控引争议，同时模型名或被API剧透，图像模型GPT Images 2.1也将更新。
忘记大模型，英伟达：小模型才是Agentic AI的未来！
截至2024年末，Agentic AI领域获超20亿美元初创公司融资。NVIDIA研究报告显示，多数Agentic AI场景中，小型语言模型已足够强、更适配、更便宜，LLM-to-SLM迁移是必然趋势。
大模型结构化推理优势难复制到垂直领域！最新法律AI评估标准来了，抱抱脸评测集趋势第一
多个机构研究人员联合发布全新多语言法律推理基准数据集LEXam，它含4886道题，每道长篇题有答案和推理路径。研究显示现有大模型应对法律推理难，LEXam引入评估新模式，还对不同模型做了测试。
年度AI论文！全球三大顶尖模型的防蒸馏机制全面告破：小模型“套出”大模型隐藏思维链，Kimi-K3重现概率异常
这篇论文指出三大前沿AI模型厂商API有密码学旁路漏洞，攻击者用轻量级模型就能恢复大模型隐藏思维链数据。还揭示部分模型训练或借鉴大模型思维链，此漏洞也致企业数据隐私安全问题。
非Transformer架构的新突破，液态神经网络的推理小模型只用900M内存
谷歌提出的Transformer架构基本垄断大模型，而初创公司Liquid AI研发的液态神经网络架构另辟蹊径。其发布并开源的LFM2.5 - 1.2B - Thinking模型，仅需900MB内存就能在端侧运行，性能优于Transformer架构模型，还降低了死循环生成比例。
Lumina-DiMOO：多模态扩散语言模型重塑图像生成与理解
上海人工智能实验室推出多模态扩散语言模型 Lumina - DiMOO，它基于离散扩散建模，打破多模态任务壁垒。相比传统自回归架构模型，它解决了生成慢、质量受限等问题，在多项评测中夺魁。
360发布全球最强视觉语言对齐模型！榜单全面领先！
360发布FG - CLIP 2双语细粒度视觉语言对齐模型，几乎在所有数据集上全面领先。它能让AI在统一框架内看懂图像细节、理解中英双语，团队还提出新中文多模态评测基准。
CodeClash 通过多轮编程竞赛对大型语言模型进行基准测试
为评估大型语言模型（LLM）编码能力，斯坦福、普林斯顿和康奈尔研究人员开发 CodeClash 基准测试，让多个 LLM 在多轮比赛中较量，涉及多种代码竞技场，还评估模型分析代码库能力，未来将处理更大代码库。
华人团队终结Token危机：扩散模型数据潜力超自回归三倍
最新研究发现，token数量受限下，扩散语言模型数据潜力超自回归模型三倍多。一个1B参数的扩散模型用1B tokens训练，在基准测试取得不错准确率，且未现性能饱和。