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顶尖AI竟输给三岁宝宝，BabyVision测试暴露多模态模型硬伤

UniPat AI 等发布多模态理解评测集 BabyVision，测试显示多模态大模型纯视觉能力仅达三岁幼儿水平。其通过对比实验、细分任务评测，揭示模型系统性缺基础视觉能力，还给出新方向及发展建议。

InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀华为云郑岩、蚂蚁集团杨浩、明略科技吴昊宇，探讨大模型驱动业务提效。分享场景探索、技术落地经验，如选模型考量因素、AI Agent 创新等，还提及 MCP 应用与未来展望。

具身智能领域中，让机器人移动中精细操作一直未被很好解决。Current Robotics发布全身灵巧操作模型Curr - 0，用Single Policy统一策略，数据源于自研外骨骼系统，还构建世界模型解决评测部署难题。

深度学习之父Hinton在上海演讲《数字智能是否会取代生物智能》，指出人类可能是大语言模型，也会有幻觉，但大语言模型优于人类大脑，知识传递高效。他呼吁建立国际社群，培养不夺权的好AI。

近期，DeepSeek 推出 DSpark，阶跃星辰提出 JetSpec，都关注大模型推理效率。DSpark 关注验证效率，JetSpec 提高有效 Token 生成率。二者切入点不同，但都显示大模型行业进入新阶段，推理效率成 Agent 落地基础变量。

Meta正在酝酿大转向，扎克伯格宣布砸数千亿美元建超算集群，还考虑将强大AI模型Behemoth从开源转闭源。此前Meta一直高举开源大旗，如今因模型内部表现不佳等因素动摇开源信仰。

大模型竞技场秘密上线神秘模型steve，对话中它称来自DeepSeek。网友热烈讨论其身份，有R2、V4等猜测。同时，因CEO不满及可能缺芯片，DeepSeek的R2再度延期。

Yann LeCun参与的研究用信息论揭示大语言模型与人类在‘理解世界’上的本质差异。研究引入新量化框架，分析主流大模型，发现AI与人类在‘理解’上有三大核心差异，对当前AI发展趋势提出挑战。

开发AI应用时，模型选择成难题，信息碎片化、不透明让人头疼。OpenCode团队开发的开源项目Models.dev，整合主流模型关键信息，可一站式查询、精确估算成本、对比能力，还提供公开API，社区驱动持续更新。

文章介绍了Monet模型，它实现了训练MLLM直接在连续隐空间思考的方法，内化视觉思考能力。还阐述了多模态模型隐式推理训练的难点，提出SFT+RL训练框架，构建数据集，经测试，Monet提升了视觉推理能力。