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余家辉交卷！Meta MSL连发图像/视频模型
Meta MSL由余家辉带队发布图像模型Muse Image，开启视频模型Muse Video预览。Muse Image表现出色，采用独特创作流程，能与Muse Spark联动，有多种实用功能；Muse Video待改进，将未来几月推出。
松下发布多模态大模型，文本、图像、音频随意切换
多模态数据处理成热点，但现有模型处理复杂任务有挑战。松下开发多模态大模型OmniFlow，采用模块化设计、多模态引导机制，实验显示其在多任务中有卓越表现。
AgentIF-OneDay 发布，评估全场景长时复杂任务
红杉中国 xbench 发布 AgentIF - OneDay 评测体系，用于评估大模型解决复杂任务的能力。该体系从任务复杂度新视角出发，沿 Scaling Context 和 Scaling Domain 推进，构造了三类典型任务进行测评，揭示了主流 Agent 的能力边界。
告别“一眼定生死”：Agent-as-a-Judge 开启 AI 评估的下半场
过去两年，LLM-as-a-Judge成评估界“黄金标准”，但面对复杂任务力不从心。论文《A Survey on Agent-as-a-Judge》指出，应从单一的大模型裁判进化为具备行动能力的智能体裁判，还阐述了其优势、发展阶段等。
生产级Prompt自动化推理评估A/B实验结果的工程实践
本文围绕生产级Prompt自动化推理评估A/B实验结果展开，介绍系统背景与痛点，展示主Prompt和决策树，用deepseek - r1等模型推理。通过分析Bad Cases优化Prompt，总结设计原则和迭代方法，还给出通用启示与展望。
视频模型假装在推理？MME-CoF新基准评估12个推理维度
视频生成模型如Veo - 3能生成逼真视频，但推理能力存疑。香港中文大学等校研究者设计12项测试，发现模型只能模仿表面模式，未真正理解因果。研究推出MME - CoF基准，为评估指明方向。
Code2Video：全新AI教学视频生成框架，助力高质量教学
生成式模型在生成专业教育视频时受限，新加坡国立大学Show Lab提出Code2Video框架，以代码为中心，由三个协作智能体组成，能通过Python代码自动生成高质量教育视频，代码驱动生成优势明显。
训练数据量降低1万倍，谷歌提出超高质量数据主动学习方法
将大模型应用于特定领域需数据微调，但筛选高保真训练数据难度大、成本高。谷歌提出新主动学习筛选流程，能将训练数据规模降1万倍，还提升模型与人类专家一致性。经实验验证，该方法效果显著。
大模型刷数学题竟有害？CMU评估20+模型指出训练陷阱
CMU团队评估20多个大模型，发现只有强化学习（RL）训练的模型能将数学推理技能广泛迁移到其他任务，监督微调（SFT）训练的模型迁移有限甚至无迁移。研究还探索差异原因，表明RL微调更具优势。
LLM长文本内卷，谁是真英雄？告别跑分玄学，我们需要一把“公道秤”
OpenNLG Group做了统一长上下文评估框架LOOM - Scope，兼容主流benchmark、model和长上下文加速方法。该框架围绕BENCHMARK、DEPLOYMENT和EVALUATOR三大核心模块，还提出LOOM - Bench应对评估成本制约。