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LLM加RL遭质疑：故意用错奖励，数学基准也显著提升，AI圈炸了

华盛顿大学等机构论文引爆AI界，其发现用虚假奖励训练Qwen2.5-Math-7B模型，也能提高MATH - 500成绩。虚假奖励对Qwen模型有效，但在其他模型上有限，凸显RLVR有效性与模型能力有关。

阿里云智能集团瓴羊高级技术专家王璟尧，介绍阿里云 Quick BI 从传统 BI 到 AI 驱动的智能 BI 的进化，解析领域大模型与 BI 引擎协同设计等技术权衡，为行业提供可复用技术范式。

在全球计算机视觉学术顶会 ICCV 2025 上，理想汽车自动驾驶高级算法专家詹锟发表演讲，阐述了‘从数据到训练’的系统化思路，提出将世界模型与强化学习闭环落地于量产自动驾驶系统的完整架构。

本文继续介绍MindsDB这款开源AI数据引擎，阐述知识库与混合检索应用，如创建向量索引、语义检索、多源混合检索等；还提及RAG与数据智能体，包括构建RAG管道和配置Data Agent；最后给出应用建议，称其适合复杂企业环境。

DeepSeek发布多模态模型并公布技术报告，提出‘以视觉原语思考’。该模型解决多模态大模型‘指代鸿沟’问题，有把坐标变思维单元、7056倍视觉压缩、精心设计冷启动数据等创新，实验在多任务上超主流模型。

谷歌发布 Nano Banana Pro 模型，将图片模型能力推向顶峰，支持中文。它能生成准确视觉内容、多语言文本，可混合多元素，支持多分辨率。经测试，其各方面表现出色，应用场景丰富，版权限制宽松，三方应用和谷歌官方均可使用。

DeepSeek在Hugging Face悄悄发布V3.1版本，将对话和推理模型合并为混合推理模型。它有显式推理、内置搜索、简化工具调用等特性，Aider测试成绩佳且成本低，但也存在战术回避、幻觉率升高等问题。

当前大模型在12项核心认知上普遍落后人类10 - 30%，越大的模型越易靠「背答案」糊弄。团队公开首个系统评测框架和题库，用Concept Hacking方法识破模型真假理解，指出模型存在核心知识缺失等问题。

ChatGPT三岁生日时，DeepSeek两款开源模型DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale引发热议。它们在智能体评测中表现出色，缩小了开源与闭源模型差距，还降低了成本，给硅谷闭源AI公司带来压力。

百度开源全新视觉理解模型Qianfan-VL，有3B、8B和70B三个版本，在昆仑芯P800芯片上训练。该模型多模态能力强，OCR和教育场景表现突出，跑分超国际主流模型。芯片功耗低、架构优，模型训练方法创新。