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两个LLM互相对线，推理能力起飞：康奈尔团队发布大模型版类GAN训练法

康奈尔大学团队提出面向大语言模型的类GAN训练框架PasoDoble，通过对抗训练两模型提升推理能力，不依赖外部监督，在多模型实验中显著提升数学基准表现，不过在部分领域外任务有局限。

香港中文大学（深圳）等高校研究人员提出 CAKE 方法，被 NeurIPS 2025 接收。它利用大语言模型动态设计高斯过程核函数，构建自适应贝叶斯优化框架，在多领域实验中效果优，还具备可解释性。

谷歌推出最强文生图模型Nano Banana Pro，又名Gemini 3 Pro Image，整合Gemini 3 Pro多模态理解能力与谷歌搜索知识库。它提升文字渲染等能力，支持多种分辨率和格式，还集成视频生成模型，覆盖多类用户。

淘天集团未来生活实验室提出首个系统性评估多模态大模型（VLM）交互式物理推理能力的综合基准DeepPHY。它集成六个物理环境，对17个主流VLM测试，揭示其在物理交互等方面短板。

大语言模型在结构化表格数据处理上表现不佳，清华大学崔鹏团队开源的 LimiX-2M 模型，仅 2M 参数，却能同时支持分类、回归等任务，性能超越经典模型，且训练、运行成本低，科研友好。

阿里巴巴ROLL团队联合高校推出「3A」协同优化框架，推动「强化学习用于大语言模型（RL4LLM）」迈向新范式。Async架构提升GPU利用率，AsyPPO降低计算资源消耗，Attention机制提升训练效率与可解释性。

介绍开源Web桌面操作系统ArozOS，它由香港开发者tobychui为低功耗设备设计。始于2016年，用Go语言编写，在Github获2.5K star。功能强、资源占用低、易安装，能让旧设备变个人云桌面。

海外“AI Trading Battle”实验中，不同大模型交易表现差异大。港科大等团队提出RETuning方法，基于A股数据集验证，显著提升大模型金融预测准确率、推理可解释性，是综合改进方案，但有算力等局限。

阿里云蒋林泉与钛媒体刘湘明在云栖大会展开《AI大模型时代老板必修课》对谈，围绕企业AI落地多方面关键议题交流。探讨了CIO角色进化、AI业务价值界定、企业战略制定等内容，为决策者提供实践指南。

腾讯发布并开源混元世界模型1.1，是统一的端到端3D重建基座大模型。它支持从多视图或视频一键生成3D世界，单卡秒级推理完成高精度重建，性能达SOTA，还具多特性，打破技术壁垒。