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美团LongCat扎扎实实做了件难事：LLM数学新天花板AMO-Bench
美团LongCat团队联合高校推出AMO - Bench，用50道原创奥赛级难题评估LLM数学能力。它解决现有基准测试痛点，经四重把关构建，测试显示顶级模型表现不佳，也揭示模型提升空间大。
EMNLP25 | 北大x腾讯光子发布 C3 Benchmark：中英双语语音对话模型“地狱级”测试基准，直击语音对话模型软肋！
近年来语音对话模型受关注，但处理人类对话复杂现象的效能缺乏研究。北大联合腾讯光子构建中英双语C3 Benchmark数据集，评估模型应对复杂对话的能力，结果揭示性能瓶颈，为模型优化提供参考，代码和数据已开源。
最新研究揭示视觉模型与人脑的对齐机制
FAIR与巴黎高等师范学院通过训练自监督视觉Transformer模型（DINOv3），评估脑 - 模型相似性。发现模型大小、训练数据量和图像类型影响相似度，DINOv3学到的表征会逐步与人脑一致。
融资35亿后，Kimi神秘模型现身竞技场
大模型竞技场上，神秘模型Kiwi - do现身，自报来自月之暗面Kimi。网友推测它可能是K2 - VL，其通过VPCT测试或改变多模态Agent格局。2025年末Kimi获35亿融资，将用于K3模型研发。
LeCun出手，造出视频世界模型，挑战英伟达COSMOS
训练有效世界模型面临数据、任务难度、算力消耗和评估等难题。Meta研究者提出通用视频世界模型DINO - world，可预测未来帧，在多方面有优势，实验显示其性能显著，能降低对标注数据需求。
ICML 2025 | 如何在合成文本数据时避免模型崩溃？
随着生成式AI发展，合成数据成大模型训练重要部分，但可能引发“模型崩溃”。ICML 2025会议上，上交大等团队剖析此问题，提出Token - Level Editing策略，避免模型崩溃，实验验证了其有效性。
李飞飞最新长文：AI的下一个十年——构建真正具备空间智能的机器
李飞飞发表长文《From Words to Worlds: Spatial Intelligence is AI’s Next Frontier》，解读空间智能，阐述构建具备空间智能机器的核心框架，探讨其应用场景，认为这是AI下一个前沿。
世界模型评测的最大盲区，被这个新基准捅破了
过去一年，‘世界模型’成视频生成领域热词，厂商强调产品要模拟真实世界运行规律，但业界评测一直未能精准检验其‘物体恒存’的认知能力。为此，研究者提出新基准MemoBench，测试了主流模型，揭示其短板。
拒绝不必要Think：微软&北大提出第一种自适应大型混合推理模型
大型推理模型冗长思考开销大，微软研究院和北大提出大型混合推理模型（LHRMs），它能依查询上下文决定是否思考。介绍了两阶段训练流程、评估指标，实验显示其超越现有模型且效率高。
英伟达说，小语言模型（SLM)是智能体的未来
英伟达论文指出小语言模型（SLM）是代理人工智能未来。SLM参数小于100亿，可装在消费电子设备。英伟达认为其强大、适合代理系统且经济。微软、英伟达等多家厂商的小模型表现出色，文中还分析了SLM优势及代理架构。