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面对无解问题大模型竟会崩溃？港中文&华为联合提出首个大模型推理可靠性评估基准

港中文和华为诺亚实验室联合提出ReliableMath基准，探究大模型推理可靠性。提出评估准则，构建含可解与不可解问题的ReliableMath数据集，实验揭示大模型缺陷，还提出提高可靠性的对齐策略。

上海交通大学等团队构建v-HUB评测基准，分析多模态大模型视频幽默理解能力。评测7个前沿模型发现，模型依赖文字、主动发现笑点能力弱，声音作用有限，还需考虑隐形线索。

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。

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。

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。

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。

红杉中国推出全新AI基准测试工具xbench及相关论文，采用双轨评估体系和长青评估机制，首期发布两个核心评估集并综合排名，还提出垂类评测方法论。它能追踪模型能力与实际场景价值，解决现有评估难题。

文章介绍了全模态开源聊天机器人MGM - Omni，它基于MiniGemini，支持多模态输入输出，具备长语音理解、生成、流式生成、零样本语音克隆等特性，还给出安装、使用方法，展示评估结果。

上海人工智能实验室与中山大学联合研发的 Earth - Agent 解决了多模态大语言模型用于地球科学研究的痛点。它将领域知识工具封装化，利用 LLM 智能规划调度。经 Earth - Bench 评估，其在多方面表现出色，未来发展前景广阔。

Meta发布Muse Spark，是MSL首个模型，经九个月技术栈重构，效率优先。它有原生多模态推理能力，Contemplating模式处理复杂查询，安全评估突出，产品功能升级，商业化转向明显，正逐步在Meta应用推出。