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像开发软件一样造世界，Agent2World来了，把世界模型做成可运行的符号环境
为让模型真正“能行动”，需可执行、可验证的符号世界模型，但现有自动生成路线有困局。研究团队提出 Agent2World，经实验验证有显著效果，能稳定产出高质量符号世界模型，开辟 AI 理解现实环境新可能。
大模型结构化推理优势难复制到垂直领域！最新法律AI评估标准来了，抱抱脸评测集趋势第一
多个机构研究人员联合发布全新多语言法律推理基准数据集LEXam，它含4886道题，每道长篇题有答案和推理路径。研究显示现有大模型应对法律推理难，LEXam引入评估新模式，还对不同模型做了测试。
对话阶跃星辰段楠：“我们可能正触及 Diffusion 能力上限”
阶跃星辰段楠指出当前视频生成技术或触天花板，真正有深度理解能力的模型尚待突破。他预测未来1 - 2年视觉领域基础模型有望出现，还分享视频生成及多模态AI未来核心洞察。
4B小模型数学推理首超Claude 4，700步RL训练逼近235B性能 | 港大&字节Seed&复旦
香港大学NLP团队联合字节跳动Seed、复旦大学发布Polaris强化学习训练配方，让4B模型数学推理能力超商业大模型，且Polaris-4B可在消费级显卡部署，相关内容已全部开源。
英伟达揭示RL Scaling魔力！训练步数翻倍=推理能力质变，小模型突破推理极限
学界对强化学习能否让模型学会新推理技能争论已久，过去研究多悲观。英伟达研究指出，问题源于任务在基础模型训练数据中过度呈现及训练步数不足。其ProRL框架提升训练步数，释放小模型潜力，还构建技术组合拳。
GPT-4V仅达Level-2？全球首个多模态通才段位排行榜发布，General-Level打造多模态通用AI评测新范式
General-Level团队提出全新评测框架General-Level和数据集General-Bench，构建超大规模评测基准和多模态通才模型排行榜。其用五级段位体系衡量模型通才能力，General-Bench覆盖多模态任务，排行榜分多层次榜单，目前各模型段位差异大，Level-5空缺。
Lumina-mGPT 2.0：自回归模型华丽复兴，媲美顶尖扩散模型
上海人工智能实验室等团队提出Lumina - mGPT 2.0自回归模型，统一多种图像任务。它采用独立训练架构、统一多任务处理框架和高效推理策略，实验表现优异，后续将优化采样时间并扩展至多模态理解。
AI能帮忙厨房看火了！面壁智能开源全模态模型MiniCPM-o4.5，边看边听还能主动抢答
面壁智能开源全模态模型MiniCPM-o4.5，能边看边听还主动抢答。它引入全双工多模态实时流机制，在多方向达全模态模型领先水平。该模型是端侧原生，将与开发板配套，助力端侧智能硬件开发。
AI“压力面”，DeepSeek性能暴跌近30% | 清华&上海AI Lab
上海人工智能实验室等团队设计REST框架，在一个prompt里抛多问题模拟复杂推理场景。结果显示，DeepSeek - R1等模型高压下性能大幅缩水，REST能拉开不同模型差距，还揭示评测方法局限。
35天，版本之子变路人甲：AI榜单太残酷！
LMSYS榜单揭示大模型残酷现实，如Claude 3 Opus从榜首暴跌，大模型“霸主保质期”仅35天，这对应用层开发者是降维打击，未来生存要么做“游击队”，要么挖掘模型无法碾压之物。