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让AI学着“看菜下碟”！港中大等新框架让推理长度减少90%，准确率反增17%

香港中文大学等研究者提出TON选择性推理框架，使视觉语言模型能自主判断是否推理。该框架有两阶段训练机制，实验显示其让推理长度最多减90%，准确率还提升，有益模型部署。

来自多机构研究人员构建PhyX基准测试，评估多模态模型物理推理能力。测试显示，即便表现最佳的GPT - o4 mini准确率仅45.8%，远不及人类的75.6%，且模型在多方面存在结构性缺陷。

《麻省理工科技评论》揭晓2025年“35岁以下科技创新35人”中国区入选者名单，AI是核心主线。如罗福莉推动国产大模型发展，范铃羚关注低能耗智能计算等。这些青年才俊来自多领域，正塑造中国创新生态。

90后华裔女高管Cat Wu推动Anthropic产品“按天迭代”，她认为token成本低于工程师工资。她分享了产品发布、团队协作等经验，还谈到AI时代PM应具备的能力，以及Claude系列产品的使用和发展方向。

90 后华裔女高管 Cat Wu 推动 Anthropic 产品按天迭代。她介绍团队分工、产品决策围绕安全 AGI 使命，还谈及源码泄露、模型使用等问题，分享工具使用场景及对 PM 能力要求，鼓励用 AI 自动化工作。

在 GTC 2026 上，黄仁勋与 10 位开源 AI 掌门人探讨开放模型。大家认为 AI 正从模型走向系统，未来算力或向后训练倾斜。OpenClaw 让大众感知到 agent，企业落地难点在治理，开放模型价值体现在可控、定制和信任。

文本摘要质量评估需兼顾多维度，但开发者优化时易顾此失彼。Li Auto团队提出HVO，基于GRPO框架，让7B模型在摘要任务媲美GPT - 4，且生成内容更简洁，成果被ICASSP 2026接收。

阿里巴巴未来生活实验室团队解决多模态大模型视频推理难题，推出ReWatch数据集和ReWatch - R1模型。数据集克服现有训练数据痛点，模型用SFT + RL范式及创新奖励机制，实验成绩SOTA。

美团开源6B参数图像模型LongCat-Image，在双语文本理解、图像逼真度及复杂指令编辑任务中表现出色。它以轻量化设计超越大模型，还解决中文文本渲染难题，有精确图像编辑能力，且提供全链路开源方案。