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AI遭遇灵魂拷问！这道题所有模型集体翻车，网友：我也不会啊

图像推理现新难题，在Reddit引发热议，目前无AI能真正解决。国内外支持图像输入的大模型答案不同，原因是对大立方体规格理解不同。结合提示多次尝试，部分大模型能找准方向，人类面对该问题也会困惑。

文章详细讲解推理强度原理，指出其不改模型，只改草稿长度。还说明模型多思考能提高答题准确率的原因，剖析贵和慢的原因，介绍三种控制形态，并给出判断推理强度档位的框架。

蚂蚁集团与上海交大合作的 GALLa 研究被 ACL 2025 主会录用。它利用图神经网络将代码图结构信息注入大模型，在 7 个模型和 5 个任务上提升性能，推理与普通 LLM 一致，不增成本。

金融科技智能化转型中，LVLM部署受算力瓶颈制约。哈工大与度小满联合开源EFFIVLM - BENCH基准测试框架，能为多模态大模型压缩方案出具‘体检报告’，还揭示LVLM加速复杂性，推动技术发展。

一条10分钟一镜到底的Demo视频引发关注，视频中宇树和智元的机器人同用一个“大脑”，完成多种任务，如擦窗、收纳等，还展现出跨本体协作等能力。该模型跳出主流具身模型固有框架，或改写具身智能行业认知。

论文提出基础模型本身已具备强大推理能力，通过“幂采样”纯采样算法，在多推理任务上媲美或超越RL后训练，挑战“RL才能提升推理”观念，为理解基础模型潜力开新视角。

Windsurf发布首个前沿模型SWE-1，目标将软件开发提速99%。它不只能写代码，还能协助软件工程流程。有三个系列模型，SWE-1运行成本低，SWE-1-lite对所有用户开放，SWE-1-mini适用于低延迟场景。

研究人员进行超20万次模拟实验，耗资5000美元，评估大模型在多轮对话中的表现。结果显示，大模型在多轮对话中性能明显低于单轮对话，平均下降39%，还出现“对话迷失”现象。

2025高考落下帷幕，人工智能领域多家大模型挑战数学卷。小米7B参数的MiMo - VL模型考139分，比肩Qwen3 - 235B、OpenAI o3，还在多方面表现出色，技术报告等已开源。

面向自动驾驶的多模态大模型存在问题，FSDrive提出“时空视觉CoT”，让模型“以图思考”，联合未来场景与感知结果进行可视化推理。该方法在不改动原有MLLM架构前提下激活图像生成能力，实验表现出色。