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多模态模型挑战北京杭州地铁图！o3成绩显著，但跟人类有差距

近年来，多模态大模型在多种场景取得进展，但能否‘看懂图’存疑。西湖大学等团队提出评测基准ReasonMap，评估模型在地铁图理解中的能力，发现主流模型有瓶颈，闭源模型虽优但仍逊于人类。

近日，普林斯顿大学牵头多机构推出开源数学定理证明模型 Goedel-Prover-V2。其 32B 旗舰模型在多基准测试超 DeepSeek-Prover-V2-671B，8B 小模型特定基准性能与之持平。该模型有三项关键创新，团队已公开模型及数据集。

Embedding 模型应用广泛，但主流模型训练困难。蚂蚁集团与上海交大推出 F2LLM，含 0.6B、1.7B、4B 系列模型，仅用六百万数据微调基座，在 MTEB 榜单领先且完全开源。介绍了其数据、训练、测评等情况。

大模型退烧，小模型接棒。腾讯、阿里等大厂纷纷官宣小模型成果，英伟达、OpenAI 等也有相关动作。端侧模型赛道广阔，但技术含量不低，面壁智能在端侧模型探索上成果丰硕，其 MiniCPM 系列不断迭代，还在多领域落地。

离开Meta后，Yann LeCun创立AMI，还加入Logical Intelligence任技术研究委员会主席。该公司推能量 - 推理模型，与主流大模型路线不同，其Kona模型在数独测试上表现远超大模型。

开源大模型进入中国时间，Kimi K2风头正盛时，Qwen3迎来升级，235B总参数量仅为Kimi K2四分之一，基准测试性能却超它。Qwen官方不再用混合思维模式，新模型仅支持非思考模式，此次是小更新，大招在后头。

在LLM问答领域，多跳问题存在局限性，现有方法缺乏严谨性等。KAG - Thinker是基于KAG框架的模型，将复杂问题分解，通过多模块优化知识获取，在医疗领域实用，稳定性也出色。

来自多机构研究者提出CoTo渐进式训练策略，解决LoRA训练难题。该策略在训练早期随机失活部分适配器，后期提高激活概率，提升模型融合、剪枝能力，还能增强单任务性能与训练效率，已被ICML 2025接收。

2026年5月20日，德适AI AutoVision®染色体核型辅助诊断软件获国家药监局第三类医疗器械注册证。这验证了iMedImage®基座模型产出产品可通过最高等级监管审查，为医疗AI产业化提供了可行路径。

牛津大学团队推出全球首个心脏传感基础模型CSFM，能统一分析多源数据，精准诊断房颤、预测死亡风险等。它打破设备壁垒，让偏远地区也能享用顶级心脏监护，推动全球医疗平权。