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奥特曼亲自上阵，Images 2.0登顶王座！大米刻字，生图跨入GPT-5时代
OpenAI上线ChatGPT Images 2.0，奥特曼称其是从GPT - 3到GPT - 5的飞跃。它是首个‘会思考’的图像AI，能精准听懂中文指令、渲染复杂UI，在Arena榜单登顶，解决了多语言、风格等痛点。
世界模型混战，蚂蚁炸出开源牌
蚂蚁集团旗下蚂蚁灵波发布并开源通用世界模型 LingBot-World，全面开源代码和权重，不绑定硬件或平台。它在多维度有突破，虽有细节瑕疵，但单次生成近 10 分钟连贯视频或刷新纪录，还在 VBench 测试领先。
人格向量：大模型性格的数学解码与精准操控
大语言模型在应用中会出现危险行为偏移与训练引发的非预期偏移，传统方法难监控干预。本文发现人格特质在线性方向表现为“角色向量”，实现提前预测、实时监控和主动控制，为AI安全提供数学框架。
全球首个科研LLM竞技场上线！23款顶尖模型火拼：o3夺冠，DeepSeek第四
Ai2耶鲁NYU联合推出科研版「Chatbot Arena」——SciArena，23款顶尖大模型比拼科研任务，OpenAI o3夺冠，DeepSeek第四。该平台解决通用基准测试在科研场景‘失效’问题，但其自动评估系统猜科研人偏好远未及格。
让大模型上车：理想汽车硬件协同设计算出最佳边缘模型
长三角洲AI实验室、中科院、理想汽车等找到大语言模型硬件协同设计寻优之路，在相同延迟下降低端侧模型困惑度，压缩模型架构挑选时间。研究揭示缩放定律，打造硬件感知建模框架，找到精度与延迟最优解。
刚刚，Thinking Machines Lab首次发长文，揭开LLM推理不确定性真相
Thinking Machines Lab发长文《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理不确定性的真正元凶是缺乏批次不变性，还解释核函数计算中数字加法顺序问题，介绍使核具有批次不变性的方法并给出实验结果。
从“一句成片”到“长轨推演”：探究多模态智能体在长视频编辑中的应用
近年来大语言模型在长篇视觉叙事中潜力卓越，但长视频剪辑仍难控制。中科大等团队开源工作从系统工程视角研究多模态智能体在长视频编辑中的机制，重构剪辑管线，找到症结并给出解决办法。
手机跑多模态也能快到飞起！面壁MiniCPM-V 4.6开源
面壁智能开源多模态模型MiniCPM-V 4.6，以低算力成本、超低首Token延迟打通三大主流手机操作系统。它算力瘦身性能强，是视觉语言多面手，还适配主流系统，降本增效，让AI能力从云端到指尖。
告别「想完再做」卡顿！清华StreamingVLA让VLA边想边行动，提速2.4倍
视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型“观测 - 生成 - 执行”串行模式致交互卡顿，清华与联想合作提出StreamingVLA框架，引入两项技术实现并行处理，在测试中显著提升效率和流畅度，为VLA模型部署提供新方案。
AI看图一本正经胡说八道？「一拉一推」让模型看得全又准｜微软x清华
随着视觉 - 语言模型（VLM）推理能力增强，‘看错’问题凸显。现有方法有局限，微软亚洲研究院与清华提出BiPS，从训练阶段重塑模型‘看图方式’，通过‘一拉一推’机制让模型‘看全又准’，实验效果显著。