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多模态模型具备“物理推理能力”了吗？新基准揭示：表现最好的GPT-o4 mini也远不及人类！
来自多机构研究人员构建PhyX基准测试，评估多模态模型物理推理能力。测试显示，即便表现最佳的GPT - o4 mini准确率仅45.8%，远不及人类的75.6%，且模型在多方面存在结构性缺陷。
Ilya刚预言完，世界首个原生多模态架构NEO就来了：视觉和语言彻底被焊死
当Ilya断言大模型未来在于架构创新时，中国团队推出全球首个可大规模落地的开源原生多模态架构NEO。它颠覆传统拼接模式，从根上融合视觉与语言，以简洁架构证明架构聪明才是下一代AI竞争力。
登上NeurIPS，Genesis开创无需OCC引导的多模态生成新范式，在视频与激光雷达指标上达到SOTA水平
华中科技大学与小米汽车提出多模态图像 - 点云联合生成框架Genesis，采用两阶段架构和DataCrafter模块。在nuScenes数据集实验显示，其在视频与激光雷达指标达SOTA水平，还提升了下游感知任务效果。
24小时直播，只靠一张照片？虎牙实时多模态数字人VAM 1.0率先突围行业三堵墙
虎牙推出实时多模态数字人VAM 1.0，只需一张照片就能转化成能说会唱、可实时互动的数字人。它解决了AI数字人行业的时间、交互、部署三堵墙，稳定性、交互精度和响应速度表现出色，应用场景广泛。
多模态大模型不会画辅助线？最新评估得分：o3仅25.8%，远低于人类82.3% | 清华腾讯斯坦福联合
清华、腾讯、斯坦福等团队发布RBench - V基准测试，评估大模型视觉推理能力。结果显示，主流大模型如o3、Gemini2.5等准确率远低于人类，开源模型表现更差，暴露出大模型在复杂多模态推理任务中能力不足。
X-SAM：从「分割一切」到「任意分割」：统一图像分割多模态大模型，在20+个图像分割数据集上均达SoTA
中山大学、鹏城实验室、美团联合提出X - SAM，统一图像分割多模态大模型。它将分割范式扩展，设计通用输入输出，采用端到端架构和三阶段训练策略，在超20个数据集达最优，为图像分割研究开辟新方向。
默认联网搜索开启，DeepSeek、豆包、Kimi、百度文心一言、腾讯元宝、通义、智谱、天工等AI生成内容信息采集主要来自哪？
作者白杨SEO分享AI搜索优化，提到部分AI大模型默认开启联网搜索，利于做AISEO。还逐个分析DeepSeek、豆包等AI生成内容信息采集来源及占比，助于做好AI搜索优化。
以前写书比看书慢，现在看书比写书慢——AI时代最被低估的变局
AI时代信息生产速度超消费速度，这是文明范式转移。过去知识稀缺，现在过剩，多数人应对信息爆炸的方法有误。应从消费信息转为使用信息，这还会重塑教育、社交与社会分层。
谷歌放大招了，开源命令行AI编程Agent，每天1000次免费调用，编程只是基础功能。
Google推出开源命令行AI编程Agent——Gemini CLI，基于Gemini 2.5 Pro模型，免费提供每日1000次调用额度。它不仅能编程，还具备多模态能力、实时信息整合等功能，支持定制与自动化。
真正能用好AI的企业是怎么做的？（附企业级AI落地实战手册）
数字化深入，非结构化文档成企业难题。合合信息发布白皮书，提出复杂文本智能五大核心能力标准，用11个行业标杆案例展示多模态文本智能技术应用，提供可复制落地范本。