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紫东太初推出GMC核心集剪枝方法，少80%Token仍满血保真多模态能力

视觉Token冗余是多模态模型高效推理与落地的瓶颈，传统筛选方法有缺陷。紫东太初团队提出GMC核心集剪枝方法，具双阶段架构，优势多，实验显示其能在减少Token同时保持性能。

上海人工智能实验室周伯文在AAAI 2026大会提出，当前处于AGI前夕，需通专融合智能。他认为可深度专业化通用模型是实现AGI的可行路径，科学发现是AI前沿，还介绍了SAGE架构及相关成果。

DeepSeek首个多模态视觉模型deepseek-v4-flash-vision-exp上线DeepSeek API平台。文本能力与V4-Flash持平，多模态Agent能力逼近Opus-4.8，分析1000张图成本不到20美分，还上线免费Files API。

OpenAI研究员官宣其内部研发的AI推理系统在2025年国际信息学奥林匹克竞赛获金牌，超越98%人类选手。该系统在模拟人类环境下靠推理解题，用通用模型，一年间成绩大逆转，近期在多赛事表现出色。

LRMs扩展到长文本场景是挑战，阿里开源QwenLong-L1框架，是首个用强化学习训练用于长文本推理的模型。它含三个核心组件，QwenLong-L1-32B性能领先，与Claude-3.7-Sonnet-Thinking相当。

中国科学院自动化研究所、腾讯AI Lab团队从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上性能显著优于传统算法。

OpenAI等支持新研究论文，其指出高级AI不透明性有潜在风险，而‘推理模型’用自然语言推理带来可解释窗口，CoT监控可检测不当行为、发现早期信号等，但也存在使监控性下降的因素。

中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab团队从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上性能显著优于传统算法。

2月4日，上海人工智能实验室开源万亿参数科学多模态大模型Intern - S1 - Pro，为AI4S迈向2.0时代提供开源基座。其核心能力跃升，架构创新，协同通用与科学能力，还构建‘算力 - 算法’基座，高质量开源赋能生态。

8月14日，ChatGPT负责人Nick Turley深度复盘GPT-5发布「风波」，总结失误如过快下线GPT-4o、低估用户情感依恋等，还分享OpenAI产品设计哲学，强调持续迭代模型人格。