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「Thinking with Images」推理速度太慢？「Zooming without Zooming」 让AI不调用工具也能「明察秋毫」！
上海交通大学与蚂蚁集团联合团队发布多模态大模型成果“Zooming without Zooming”。该研究提出R2I方法，将“缩放”转为训练目标，使模型单次前向传播实现细粒度感知，团队开源的ZwZ模型家族达开源SOTA性能。
不上云、不租卡，如何优雅地在本地微调Qwen-VL-30B？
文章指出企业训练多模态助手，30B 参数的开源多模态模型如 Qwen-VL-30B 是不错选择，但多模态场景下显存需求大。联想 ThinkStation PGX 解决了显存难题，还介绍其性能、优势、适用场景及服务等。
深度解析世界模型：新范式的路线之争，实时交互与物理仿真
文章认为2026年多模态技术将有大发展，世界模型轮廓渐清。文中对比语言、视频生成模型，指出世界模型优势，分析实时视频与3D结构化两条路线，介绍不同公司产品并以四象限框架分类。
阿里发了个简历AI神器，大小仅0.6B
阿里巴巴集团研究团队开发出基于布局感知的简历解析框架，在简历解析任务准确率逼近Claude - 4等顶尖大模型，处理仅需1 - 2秒，直击自动化简历解析痛点，已在阿里HR系统全面部署。
1.8亿个岗位数据分析揭秘，AI究竟取代了什么工作
Revealera联合创始人Henley Wing Chiu研究近1.8亿份全球岗位数据，发现2025年全球招聘岗位总量降8%。创意执行、监管环境等岗位跌幅大，AI相关、高层领导等岗位增长或表现坚韧，AI影响有选择性。
AI胡说八道这事，终于有人管了？
AI大模型幻觉问题棘手，GPT - 5幻觉率降低。苏黎世联邦理工学院和MATS研究提出低成本、可扩展检测法，精准识别实体级幻觉，分类器超现有基准，还能识别逻辑错误，团队已公开数据集。
迈向可信AI：LLM幻觉的分析与优化
随着LLM广泛应用，其幻觉现象成AI落地关键挑战。文章分析LLM幻觉成因、优缺点，结合RAG、SFT、强化学习等技术，提出多维度优化方案，为构建可信大模型应用提供理论与实践路径。
GPT-5 放弃追求智能上限了？
GPT-5发布，虽借OpenAI名气获流量，但AI科技评论认为其结果令人失望。它推销转向任务性能提升，非基础大模型能力突破。虽成果出色，但也引发对AGI发展的反思，还面临诸多难题。
GPT-5真的拉胯吗？机器之心一手实测，网友：还我4o、还我4.5
OpenAI发布GPT - 5后评价褒贬不一。有人认为它进步大，也有人差评，如制作游戏、重构代码失败。机器之心实测发现其表现不稳定，写作、推理、编码能力有好有坏，复杂任务表现欠佳。
国产AI首次「长出」原生记忆，非Transformer架构成新王！机器狗当场引爆WAIC
WAIC世界人工智能大会上，国产黑马RockAI的大模型Yan 2.0 Preview亮相，可多终端无损部署。它基于非Transformer架构，训练效率高，有原生记忆，实现端侧AI，展现出自主学习和多模态能力，引发关注。