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奖励模型新革命！SWIFT不读文本读“心声”，打造又快又强又省钱的AI裁判
传统Best-of-N方法中的奖励模型成本高、速度慢，限制技术普及。上海交通大学等校研究者提出轻量级技术SWIFT，直接监听模型内部隐藏状态判断信心，效率、准确率等表现出色，为AI发展提供新范式。
o3 Gemini 都翻车？首个可验证长链 GUI 数据集 VeriGUI 重磅开源，探索通用 Agent 能力边界
GUI 智能体发展遇瓶颈，现有数据集难评估其长时程规划能力。2077AI 开源基金会牵头构建的 VeriGUI 应运而生，有长链复杂性与子任务级可验证性特征，论文登 Hugging Face 月榜第三，还证明现有模型瓶颈。
是「福尔摩斯」，也是「列文虎克」，智谱把OpenAI藏着掖着的视觉推理能力开源了
智谱开源视觉推理模型 GLM-4.5V，还同步开源桌面助手应用。此模型视觉推理能力强，在图像识别、视频理解、前端复刻、图表处理等多方面表现出色，技术创新使其达开源 SOTA 水平，推动行业注重实用价值。
超越人类标注，Meta提出CoT-Self-Instruct：如何用"推理式自进化"重塑LLM训练
大语言模型发展需海量高质量训练数据，传统人工标注困境重重，现有合成数据方法也有缺陷。Meta提出CoT - Self - Instruct，通过推理式自进化生成数据，实验证明其在多个任务上超越人类标注数据。
阿里、南开大学发布免训练，视频大模型创新压缩方法
视频模型序列化处理影响推理速度与扩展性，传统token压缩方法在视频理解中有问题。阿里通义实验室与南开联合发布LLaVA - Scissor，用SCC方法和两步时空压缩策略，实验显示其性能优于其他方法。
ICCV 2025｜UV-CoT：无监督视觉推理新突破，偏好优化重塑图像级思维链
随着文本领域思维链推理机制成功应用，研究者将其引入视觉理解任务。现有模型有局限，本文提出UV - CoT新框架，设计无监督数据生成与偏好优化机制，提升模型能力，摆脱对人工标注依赖。
多模态大模型，真的「懂」世界吗？——揭秘 MLLM 的核心知识缺陷
ICML 2025高分论文揭示MLLM核心认知盲区。研究发现主流MLLM缺乏核心认知能力，且不能靠规模扩展自然习得。作者构建测评体系CoreCognition，提出干预测试方法Concept Hacking，还给出关键发现与启示。
首篇潜空间推理综述！模型思考不必依赖Token，带宽暴增2700+倍
史上首篇潜空间推理综述全面总结新兴推理范式，分析循环、递归等推理形式并总结成框架。潜空间推理用潜式思维链，带宽比显式CoT提升2700多倍，还介绍无限深度推理实现途径。
用AI，写代码只会更慢！但一定更「快乐」
METR研究实测发现，GPT等AI编程工具让顶尖程序员写代码平均慢19%，效率不升反降。开发者本预计提效24%，体验后仍觉快20%。研究还分析变慢原因，提醒勿高估AI编程能力。
实测Gemini图片转视频新功能，终于蹲到经典梗图后续了（doge）
Gemini接入带声音的图片转视频功能，作者实测该功能。用开盒指令测试，生成速度较快；还尝试给梗图加后续，发现生成精确内容需详细提示词，且不能生成具体真人形象内容。