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。

斯坦福开源复杂推理AI Agent，融合超10种工具

传统AI助手应对复杂任务能力有限，斯坦福开源OctoTools，这一复杂推理AI Agent融合11种工具。它在16项基准测试中准确率高，能应对多领域复杂场景，框架含工具卡片、规划器等构件。

最强开源Agent！Kimi K2接入Claude Code，爽翻～【喂饭级教程+实测】

上周五Kimi开源最新旗舰模型K2，它是1000B参数MoE大模型，专为Agent场景优化，API已上线且兼容多API。文章给出Kimi - K2接入Claude Code的喂饭级教程及实测，实测显示组合表现有亮点也有不足。

模拟大脑功能分化！北大与港中文发布Fast-in-Slow VLA，让“快行动”和“慢推理”统一协作

北大与港中文研究团队发布 Fast-in-Slow（FiS-VLA）全新双系统视觉 - 语言 - 动作模型，将快速执行模块嵌入预训练视觉 - 语言模型，实现快慢系统一体化。该模型在多平台表现优异，控制频率大幅领先。

除了prompting外，不动参数，如何改变模型行为？

文章指出传统提示工程控制大模型生成行为有缺陷，提出Steering Target Atoms (STA)方法。它用稀疏自编码器分解LLM高维表示，定位“原子知识组件”精准控行为，实验效果超现有技术，还能控制推理长度。

RL救不了泛化性！揭示LLM数学Reasoning的深层瓶颈

大型语言模型在数学竞赛级任务依赖机械化推理，现有评测集有缺陷。UC Berkeley团队提出OMEGA基准量化其数学泛化能力，实验揭示复杂度引发性能崩塌等问题，指出LLM创新组合难，给出改进方向。

最大的开源GraphRag：知识图谱完全自主构建｜港科大＆华为

香港科技大学KnowComp实验室与香港华为理论部提出AutoSchemaKG框架，可自主构建知识图谱，无需预定义模式。该系统利用大模型提取知识三元组并归纳模式，构建了ATLAS系列知识图谱，经测试表现优异。

新赋能•创生态 | 首钢园“产业跃升计划”发布会举办

在数字浪潮下，新质生产力成核心变量。5月28日，首钢园“产业跃升计划”发布会召开。其正构建“1+3+X”产业体系，园区已聚800余家科创企业。会上多位专家分享，还签约伙伴构建企业全生命周期服务体系。

4月30日凌晨，Meta举行首届AI开发者大会LlamaCon，推出Meta AI聊天机器人应用程序与ChatGPT竞争，发布Llama API。Meta试图强化开源模型生态系统以限制OpenAI发展，扎克伯格与微软CEO还探讨了开源闭源模型生态等内容。

Meta全开源HumanCLAW：基础模型正进入具身智能的决策层

过去基础模型主要理解和描述物理世界，如今开始进入机器人控制栈。Meta等提出HumanCLAW，将高层行动与低层运动控制分开。评测显示当前模型在行动决策上存在不足，未来可从多方向推进研究。