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理解帮助生成？RecA自监督训练让统一多模态模型直升SOTA

统一多模态模型在视觉理解和生成能力上不平衡，常理解强但生成弱。本文提出重建对齐（RecA）自监督后训练方法，不改动架构，用未标注图像训练，在多模型实验中提升性能，部分达SOTA。

阿里国际发布多模态大模型Ovis2.5，在OpenCompass综合得分提升，保持SOTA水平。它在原生分辨率视觉感知等三方面突破，有9B和2B两版本，代码、模型等资源已开源，技术原理涉及架构、训练与数据。

文档解析领域处理多语言复杂文档需高效能力，传统OCR工具存在不足。小红书HiLab开源多语言文档解析模型dots.ocr，基于1.7B参数视觉语言模型，性能达SOTA，单页PDF处理快，公式识别媲美大模型。

官方更新Claude 4.1，作者实测其与Claude4、DeepSeek R1在生成UI设计图、卡片、网页游戏开发等方面的能力。结果显示Claude 4.1进步大，尤其在理解提示词和视觉设计能力上，还能精细修改多文件。

Nvidia开源OpenReasoning-Nemotron系列模型合集，采用Qwen2.5架构，基于500万条轨迹训练。评测输出长度最高64K token，多版本刷新SOTA。其‘heavy’模式有独特能力，32B版在数学与编程基准超越O3（High）。

单图像3D重建是计算机视觉难题，传统基于回归和生成式方法各有局限。Stability - AI开源SPAR3D模型，融合两种方法规避局限，仅0.7秒完成单图实时3D重建，实验显示性能显著优于其他基线方法。

研究团队发布全球首个医疗代码生成大模型训练平台MedAgentGym，提供评估基准和训练生态，提升大模型医疗代码生成与推理能力。经其训练的Med - Copilot - 7B达GPT - 4o相当水平，解决医疗AI编程瓶颈。

Skywork-Reward-V2全新发布，构建超高质量千万级人类偏好样本，刷新七大评测基准SOTA。8款模型覆盖6亿至80亿参数，小体积也能媲美大模型性能。团队引入多样大规模真实人类偏好数据，提升数据规模与质量。

为解决基础模型在专业领域表现不佳、依赖人工标注数据的难题，北大、MIT等机构提出「合成数据强化学习」框架。该框架仅需任务定义，能生成合成数据微调模型，在多领域基准上性能提升显著，代码已开源。

文章对昇腾 910B 大模型进行实测，对比 vLLM Ascend 与 MindIE 在实际推理场景中的性能差异。通过 GPUStack 平台测试多种模型，结果显示两者在不同部署场景各有优势，vLLM 适合单卡小模型，MindIE 适合大模型多卡部署。