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GAIR 2025 大会首日：AI重构教育、科学与产业的十三重碰撞

2025年12月12日，第八届GAIR全球人工智能与机器人大会在深圳开幕。众多顶级学者围绕AI对教育、产业等领域的影响发表演讲与讨论，如赵伟院士提出高校“加减替换”培养模式，贾佳亚教授认为大模型将走向“感知机器+终身学习”模式等。

NUS、ZJU 等联合提出「ThinkMorph」，主张文字与图像在统一架构「原生协作」。仅用 2.4 万条数据微调 7B 统一模型，视觉推理平均提升 34.74%，多项任务比肩或超 GPT - 4o 和 Gemini 2.5 Flash，还涌现新能力。

AI视频生成已能「画得像」，但不会「想得对」。VBVR推出百万级视频推理数据集，首次系统评测模型对空间、物理、逻辑和抽象的推理能力，发现顶尖模型通过率仅68%，推动视频AI从「视觉模仿」迈向「智能推理」。

当单个AI Agent无法完成任务时，多Agent系统就派上了用场。Anthropic最新发布的指南给出了五种经过验证的模式，包括生成 - 验证模式、编排 - 子代理模式等，并介绍了适用场景和陷阱。

2025年DeepSeek发布推理大模型，引发RLVR研究热潮，但该方法有“过度思考”问题。伊利诺伊大学香槟分校等研究者提出Self - Aligned Reward（SAR），能提升推理准确度和效率，有望推动大模型推理系统发展。

OpenAI研究员探讨推理模型时代。Noam Brown强调预训练和推理范式，指出当前AI胜在通用性。推理范式成本低、效果好，如o系列模型表现出色。首席经济学家谈AI经济影响，称其重塑企业格局。

特拉维夫大学团队开发新方法，给LLM推理任务装进度条，控制推理深度和速度。提出“思维进度向量”TPV预测推理位置，干预TPV可“超频”“降频”，模型已在GitHub开源。

在大模型推理面临通算难题背景下，华为数学家祭出FlashComm 1、2、3。如FlashComm 1优化AllReduce通信，提升推理性能；FlashComm 2重构计算流程，提升推理速度；FlashComm 3实现多流并行，激增模型吞吐。

港科大团队发表在 ICLR 2025 的研究 UGMathBench，是首个本科数学动态评测体系。它涵盖 16 个学科领域，通过变量扰动创建多版本试题，引入创新指标评估模型推理能力，测试结果揭示了当前模型短板。

有人用FrontierCode编程基准测试Opus 5推理档位，发现性能顶峰在medium档，高档位推理预算多余，会让模型反复校验、偏离需求，在代码场景还会擅自重构代码。Anthropic也建议调低推理档位。