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5款大模型考「山东卷」，Gemini、豆包分别获文理第一名

近日，字节跳动Seed团队用2025年山东高考真题对5款大模型进行全科闭卷测评。结果显示，豆包Seed1.6 - Thinking获文科第一，Gemini 2.5 Pro获理科第一。大模型一年间进步显著，未来或融入更多领域。

文章探讨AI是否会取代人类思考，指出不能过度依赖AI，如写作和编程应亲力亲为。还给出使用AI的指南，引用多方观点说明人类在创作、决策等方面的价值，以及学习编程和掌控AI的重要性。

OpenAI用全新通用推理模型夺下IMO 2025金牌，解出5道题狂揽35分，远超此前Gemini 2.5 Pro的13分。此或意味着其研发出颠覆性推理技术，告别CoT，且模型未针对IMO训练，有持久创造性思维。

未来迈向AGI需多模态AI系统。南大等联合发表综述，涵盖754篇文献。分析传统路线痛点，介绍统一多模态模型定义、技术路线、训练方法等，还提及应用场景及未来方向。

统一多模态模型在视觉理解和生成能力上不平衡，常理解强但生成弱。本文提出重建对齐（RecA）自监督后训练方法，不改动架构，用未标注图像训练，在多模型实验中提升性能，部分达SOTA。

上海人工智能实验室团队提出的Self-Harness引发关注，它针对Agent外层Harness改进。实验显示，在Terminal-Bench-2.0上，不换模型只改Harness，Qwen3.5-35B-A3B等模型效果显著提升。

多模态大模型存在“近视”和“走神”问题，总是过度关注图像底部而忽略核心内容。上海大学与南开大学研究团队用两条数学公式去偏干预，无需增加计算成本，却能显著提升主流模型视觉理解能力。

GitHub CEO托马斯·多姆克在采访中反驳“编程无用论”，认为2025年是编程智能体之年，但未来仍属人类程序员。公司推出多个SWE智能体产品，Copilot用户增长显著，还将评估商业模式，专注打造最佳产品。

近年来，扩散大语言模型（dLLM）成为文本生成新势力，生成效率高。但现有解码策略忽视中间迭代信息，研究团队观察到「先对后错」现象，提出 TCV 和 TCR 方法，显著提升模型在推理任务表现。

伦敦大学学院等团队推出开源框架Avenir - Web，解决现有Web Agent在复杂网页操作中的难题。它采用模块化设计，包含经验模仿规划等模块，在ONLINE - MIND2WEB测试中表现出色，已开源供开发者探索。