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CodeClash 通过多轮编程竞赛对大型语言模型进行基准测试

为评估大型语言模型（LLM）编码能力，斯坦福、普林斯顿和康奈尔研究人员开发 CodeClash 基准测试，让多个 LLM 在多轮比赛中较量，涉及多种代码竞技场，还评估模型分析代码库能力，未来将处理更大代码库。

NVIDIA 开源 Live VLM WebUI，可让用户在本地用摄像头实时测试视觉语言模型。它基于 WebRTC 技术，能将摄像头视频流实时传输给模型，分析结果叠加在画面上，支持多后端、多平台及多种模型。

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。

第三方评测机构Roboflow测试显示，GPT-5.6 Sol在目标检测、计数等视觉任务上表现出色，尤其在文档版面识别和密集场景处理上进步明显，但认字能力有退步，且大尺寸图片检测框易飘移。

字节跳动发布全球首个实时未来预测基准测试FutureX，杜绝模型作弊。在25个模型评测中，Grok - 4夺冠。它从多网站构建问题，分四级难度。人类专家在部分等级仍领先AI 。

本文整理自字节跳动韩剑在AICon 2025北京站的分享，以Infinity为例介绍自回归视觉生成原理，对比其与扩散模型，展示Infinity升级方案成果，它在高分辨率文本到图像任务能与扩散模型竞争。

五一节后爆料阿里通义实验室应用视觉团队负责人薄列峰于4月30日离职。他曾带领团队做出爆款功能，现加入某互联网大厂。今年2月语音团队负责人鄢志杰也已离职，接替人选均成谜。

OpenClaw等开源AI Agent项目爆火，MCP协议拓宽其能力也增大攻击面。北京邮电大学团队推出MSB安全基准，揭示MCP各阶段攻击有效，性能强的模型更易受攻击，还提出NRP指标平衡安全与实用性。

多模态大推理模型的幻觉常出现在生成转折词时，此时模型处于高熵关键节点，易脱离图像证据。研究者提出LEAD，高熵时保留候选推理方向，注入视觉锚点拉回证据，实验显示它能跨领域提升模型性能。

视频生成模型如Veo - 3能生成逼真视频，但推理能力存疑。香港中文大学等校研究者设计12项测试，发现模型只能模仿表面模式，未真正理解因果。研究推出MME - CoF基准，为评估指明方向。