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开源多模态推理「破壁」时刻：MMFineReason助力4B逆袭30B
长期以来，开源多模态模型在复杂推理任务上与顶尖闭源模型有差距，核心痛点是高质量推理数据匮乏。上海AI实验室OpenDataLab团队开源MMFineReason框架及大规模数据集，小模型凭此实现性能逆袭。
不止Deep，更要Wide：清华、无问芯穹发布多智能体系统WideSeek-R1，4B模型比肩671B模型！
清华与无问芯穹的RLinf团队提出「广度扩展」，发布多智能体系统WideSeek-R1。它采用「Lead-agent-Subagent」框架，经MARL端到端训练，4B模型在广度搜索任务表现比肩671B模型，且在标准QA任务也出色。
同样的模型，Claude Code凭什么比Codex强
文章探讨决定 Coding Agent 能力的 6 大核心组件。指出如今旗舰模型‘裸机’能力相近，真正拉开体验差距的是 Harness 工程质量，还开源 Mini Coding Agent 实现六大组件。
医疗AI迎来大考！南洋理工发布首个LLM电子病历处理评测 | AAAI'26
南洋理工大学研究人员构建EHRStruct基准，涵盖11项核心任务、2200个样本，用于评测LLM处理结构化电子病历的能力。研究发现通用大模型优于医学专用模型，提出的EHRMaster框架与Gemini联合后性能超现有模型。
DeepSeek-R2尚未问世，微软小模型捡漏称王？6000样本炼出「数学作弊器」！
微软推出Phi-4推理模型系列，参数最多14B，能在本地高性能笔记本电脑上流畅运行。Phi-4-mini-reasoning在数学推理上性能超越DeepSeek-R1蒸馏模型，且参数规模更小。文章还介绍了模型特点、训练方法、性能表现及局限性等。
多模态推理新基准！最强Gemini 2.5 Pro仅得60分，复旦港中文上海AILab等出品
现有多模态大模型benchmark对逻辑推理理解不足，复旦大学等单位提出MME - Reasoning评估其推理能力。对30 + 模型评测，最优得分仅60%左右，反映出模型多方面推理短板。
Ultralytics & lightly-train：简化计算机视觉模型训练，无需标签
在计算机视觉领域，获取带标签数据成本高、耗时长。开源项目 lightly-train 用未标记图像和视频自监督预训练，减少标注成本与时间，可集成到现有训练管道，支持多种模型架构和应用场景。
WRC整理床铺机器人背后模型曝光！端到端双系统全身智能VLA，仅凭少量微调就能get任务
星海图在2025WRC展示G0模型，可让机器人自主完成铺床任务。其发布端到端双系统全身智能VLA模型G0，结合真机数据集与架构，还构建开放数据集，评测结果优于π0模型，即将开源。
姚顺雨腾讯首篇论文：给AI下半场指路“上下文学习”
姚顺雨入职腾讯后首个成果CL - bench，用来测试大模型“从上下文中学习”能力。研究指出当下模型多依赖“过去”知识，无法适应“当下”学习。评测中，十个前沿模型表现不佳，揭示其真实场景应用缺陷。
空间智能卡脖子难题被杭州攻克！难倒GPT-5后，六小龙企业出手了
杭州群核科技发布空间大模型，深耕室内场景，直指‘空间一致性’痛点。其开源子模型具真实感全息漫游、可交互等特点。当前空间模型处早期，群核提出‘三位一体’战略，还将开源促行业发展。