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直接从像素到单词：这个原生大模型统一单图、多图、视频和空间智能
南洋理工大学等团队推出NEO - ov模型，挑战传统「视觉编码器 + 大模型」范式，直接从原始像素学语言。它在多任务表现出色，尤其空间智能突出，但在OCR等方面有短板，展现原生多模态建模潜力。
九天大模型大变身：性能狂飙35%！还能一键P大象
7月26日，中国移动在2025世界人工智能大会发布「九天」基础大模型3.0，端到端技术全面升级，复杂推理能力提升35%，智能体调用效率提升21%，还推出代码、数学等专项大模型，多模态能力也焕新。
上海交大DENG Lab提出「LatentUM」：Unified Model的真正「战场」在视觉推理与世界模型
上海交通大学 DENG Lab 提出的 LatentUM，尝试让统一模型把生成的视觉内容纳入推理闭环。它在多项任务上超越基线，其核心思路是生成与语言共享语义空间的离散 visual semantic tokens，模型含三大关键设计。
蚂蚁 | 提出代码检索/重排基准：CoREB，揭开高分榜背后的三大幻觉，现已接入MTEB
蚂蚁研究人员提出代码检索与重排评测基准CoREB，解决现有基准相关性软、数据污染、任务方向单一问题。它已集成进MTEB，收录19个模型×6个任务评测结果，为代码检索模型评估提供新基线。
谢赛宁等推出统一多模态模型！替代VAE实现图像理解/生成双SOTA，代码权重数据集全开源
谢赛宁等团队推出统一多模态模型Blip3 - o，用扩散Transformer生成CLIP图像特征，采用顺序预训练策略。对比多种设计方案，确定CLIP + Flow Matching最佳，模型在多任务测试表现卓越且全开源。
挑战扩散自回归统治！字节提出视觉生成第三种路线，让模型像人类一样边画边改
五一期间字节商业化技术团队研发出新一代视觉生成模型，其底层架构是全新的第三条路——生成精炼网络GRN。它能让AI像人一样边画边改，解决了现有模型的问题，在多项基准测试中刷新SOTA记录。
7×24h「全职AI员工」爆火硅谷！退休码农让Mac mini一夜卖爆
由Peter Steinberger开发的开源项目Clawdbot爆火硅谷，它可在Mac mini上运行，能调用多种模型，还能通过聊天APP对话。它解决了主流大模型记忆力痛点，重塑了个人AI超级助手定义，还带火了Mac mini。
谷歌将 A2A 捐赠给 Linux 基金会，但代码实现还得靠开发者自己？！
当地时间6月23日，Linux基金会宣布与多公司成立A2A项目，由谷歌捐赠协议规范等。A2A是谷歌4月推出的开放标准，支持智能体通信协作。有开发者认为它或削弱MCP地位，但谷歌称是其“补充”。实际应用有诸多问题待解。
新手必看！强化学习入门指南 | 从RLHF、PPO、GRPO到RLVR，最后到训练推理模型
Unsloth团队发布强化学习教程，从吃豆人谈起，介绍RLHF、PPO、GRPO等概念，分享用GRPO训练推理模型技巧。涵盖强化学习基础知识，还给出Unsloth使用GRPO训练模型方法及奖励函数示例。
剑桥揭开大模型翻车黑箱！别再怪它不懂推理，是行动出错了
剑桥大学等机构研究指出，大模型执行长时任务易翻车，问题不在推理而在执行能力。研究人员评估多个指标，发现单步准确率提升可让任务长度指数增长，还研究了自条件化等影响及模型规模的作用。