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OCR-Reasoning：揭秘多模态大模型在复杂图文推理中的真实能力

主流OCR评测基准聚焦信息抽取任务，而图文推理任务缺乏系统性评估标准。OCR - Reasoning可系统性评估多模态大模型深度推理能力，还给出多种推理示例，并展示了测评Qwen2.5 - VL - 7B模型的代码。

主流OCR评测基准聚焦信息抽取，复杂图文推理任务中多模态大模型深度推理能力缺乏评估标准。OCR - Reasoning可系统性评估，还列举多种推理示例，并测评了Qwen2.5 - VL - 7B模型。

纽约大学助理教授谢赛宁与李飞飞、Yann LeCun 合作提出「Cambrian - S」，迈出视频空间超感知探索第一步。该研究引入 VSI - Super 基准，还提出预测性感知范式，在空间认知任务上有提升，相关论文值得视频多模态研究者参考。

快手发布开源编程模型KAT-Dev-72B-Exp，在SWE-Bench Verified测试中登顶开源代码模型，与闭源GPT - 5成绩相近。该模型基于自研框架，有架构创新，还集成多种软件工程能力，是构建编程智能体的有力工具。

日常Windows桌面工作调用AI助手常打断专注流。GitHub新开源工具Everywhere，能自动感知屏幕内容，快捷键即调，支持多模型，有网络搜索和Markdown渲染功能，多种场景适用。

GPT - 5.4疑似泄露，此前在OpenAI编码助手、GitHub代码拉取请求等多处有踪迹。传闻其将搭载200万Tokens上下文窗口，具备像素级精准视觉分析能力，不过也可能是炒作，网友关注其准确率。

在大模型推理能力增强研究中，SFT和RL两种后训练范式难有效融合。研究团队提出DYPO动态策略优化方法，先判断样本学习阶段再匹配优化路径，在多场景实验中表现出色，不过有实验边界。

香港中文大学等联合提出Fast - in - Slow（FiS - VLA）统一双系统VLA模型，实现快慢系统融合。在真机和仿真测试中，成功率和控制频率提升显著，泛化能力强。未来计划探索动态调参机制。

北京邮电大学等机构联合提出新颖端到端框架 CRH，在训练哈希函数时动态更新哈希中心，提升检索精度和语义一致性。论文被 AAAI 2026 收录，代码已开源。

哈工大提出75页多模态推理大模型综述，围绕四阶段发展路线图展开，即感知驱动的模块化推理、以语言为中心的短推理、以语言为中心的长推理、迈向原生多模态推理模型，还给出挑战性基准测试和实验案例见解。