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挤干大模型高分「水分」！最强模型仅49分，南大傅朝友发布Video-MME-v2

南京大学傅朝友团队在 Google Gemini 评测团队邀约下推出视频理解新基准 Video-MME-v2。它有创新的分层能力体系与组级非线性评分，揭示模型与人类的巨大鸿沟、传统 Acc 指标虚高、“Thinking”并非总是增益等现象。

文章指出 AI 成研发主力军，改变软件生产方式，传统研发管理办法需升级。当前人和 AI 协作有诸多问题，介绍了研发三阶段，阐述可观测性与可控制性概念、关键指标，以及实现可控制性的要素，强调二者结合构建高效研发体系。

上海交大智能计算研究院提出 StepORLM，通过生成式过程监督提升运筹建模可靠性。研究反思传统训练范式局限，在多数据集测试中，小参数的 StepORLM 表现超大型模型，还分析现有方法缺陷并提出解决框架，有重要方法论和应用意义。

SIGGRAPH Asia 2025将“最佳论文奖”颁给港中大与曼彻斯特大学团队研究。该研究提出全新切片计算框架，把切片生成与路径规划转化为数学优化问题，解决传统DLP 3D打印难题，还介绍了进阶策略和实验结果。

传统多模态模型在动态视频理解与复杂推理场景面临挑战，快手开源的 Keye-VL 模型在多模态思维链技术实现突破。文章解析其核心技术，分享在快手短视频社区的落地应用，还探讨了未来“Think with Video”的技术方向。

加州大学洛杉矶分校与字节Seed等团队联合完成Self-Forcing++，让自回归视频生成模型突破4分钟时长极限。它解决传统模型架构缺陷，经三步技术实现稳定超长视频生成，实验超基线，但仍有长时记忆缺失等问题。

传统自一致性方法虽能提升推理准确率，但计算开销大、收益递减。Meta AI与UCSD团队提出Deep Think with Confidence（DeepConf），可在不增训练成本和不调超参数下，提升推理准确性与效率，本文对其全面解读。

在医疗、法律等领域，手动从非结构化文本提取信息费力，传统NLP工具需复杂训练。谷歌开源的LangExtract是高精度信息抽取Python库，能自动提取结构化信息，有精确源定位等功能，还给出使用示例和典型场景。

在非结构化数据爆发增长的当下，传统图文检索方式难以满足企业需求。本方案介绍借助阿里云 Milvus 实现高效多模态图文检索，覆盖多场景，有开箱即用、性能强等优势，还给出架构、部署、验证及清理资源的方法。

机器之心发布文章，介绍 EverMind 基于自研记忆系统 EverOS 发布自进化 Agent 框架 Raven。阐述其研发背景，指出传统 AI 无状态问题。还讲了 EverOS 特点、数字生命演进四阶段，以及 Raven 技术逻辑、对用户和开发者的价值等。