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大语言模型离“数学证明高手”还有多远？斯坦福、伯克利、MIT 团队提出 IneqMath 评测标准

现在很多大语言模型常给出看似正确的结论，但推理过程却有问题。斯坦福、伯克利和MIT团队提出新思路，构建IneqMath数据集及‘AI数学裁判系统’，研究发现很多模型推理不严谨，还给出两个提升准确率的办法。

最近，只有52KB的音频超分辨率模型NovaSR开源，能把16kHz模糊音频变成48kHz清晰版，处理速度极快，可实时处理音频流。它能提升TTS模型质量等，虽有不足，但平衡了速度与质量。

4月16日，腾讯正式发布并开源混元3D世界模型2.0（HY - World 2.0）。它是多模态模型，能理解多种输入，自动生成、重建和模拟3D世界，支持多格式3D资产导出，可与游戏工作流对接。

何恺明最新论文研究扩散模型与表征学习的联系，提出Dispersive Loss正则化方法。它无需正样本对，有高通用性、低计算开销等优势，在多模型测试中提升了生成质量，在其他任务也有潜力。

上海AI Lab和澳门大学联合发布通用答案验证模型CompassVerifier与评测集VerifierBench，填补Verifier领域循环迭代体系空白。AI下半场评估比训练更重要，当前验证方法有困境，新模型验证精度高且能用于强化学习。

5月29日，2025张江具身智能开发者大会相关论坛举行，汇聚专家探讨热点话题。张江集团推动产业发展，多位嘉宾分享成果与思考，圆桌对话也各抒观点，为具身智能发展描绘蓝图。

开源大模型进入中国时间，Kimi K2风头正盛时，Qwen3迎来升级，235B总参数量仅为Kimi K2四分之一，基准测试性能却超它。Qwen官方不再用混合思维模式，新模型仅支持非思考模式，此次是小更新，大招在后头。

斯坦福Chelsea Finn课题组与清华陈建宇团队联合提出可控生成世界模型Ctrl - World，可让机器人在“想象空间”预演任务。该模型使用零真机数据，提升下游任务指令跟随成功率。其相关论文已发布于arXiv平台。

Amazon新论文揭示大模型做多选题有3种系统性偏差，如选择、数量、猜测偏差。还推出SATA - Bench评测，给出10个测量指标，提出Choice Funnel解码策略，能提升小模型多选题正确率。

个人或团队部署使用智能体面临状态易失、重复试错、迁移困难等痛点。魔搭ModelScope团队开源的Ultron框架，补上群体协作基础设施，解决经验沉淀、技能进化和画像共享问题，提升智能体协作效率。