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华为具身大脑一号位创业，用认知科学造世界模型，获亿元级融资
2026年世界模型成AI热门，资本人才汇聚让AI理解物理世界。具脑磐石获亿元融资，由曾任华为云AI算法创新Lab主任的朱森华创立，用认知神经科学重做机器人脑模型，构建认知世界模型。
时隔一年，再次使用7个国产AI大模型写高考作文，国产模型的进步也太大了！有彩蛋。
去年评测国产模型写高考作文能力时，各模型问题不少，如用词重复、字数不足。今年再次测试7个国产模型，能力有指数级提升，文采惊人，扣题方面通义千问和文心一言表现出色。文末还有海外模型“翻车”彩蛋。
深入感知级别图像理解：UniPercept 统一图像美学、质量与结构纹理感知
多模态大语言模型在语义级任务表现卓越，但在感知级图像理解有短板。上海人工智能实验室等机构联合发布 UniPercept，构建感知属性定义系统与基准测试集，训练强基准模型，在多方面表现超现有顶尖模型，应用潜力大。
小模型推理极限在哪里？微博开源3B小模型，比肩顶级闭源
微博新开源的VibeThinker - 3B小模型，将特定能力维度性能推向极限。它在数学竞赛、编程等可验证推理基准上表现优异，成绩直逼顶尖大模型。其训练流程层层叠加，还提出参数压缩 - 覆盖假说。
压缩之外，Visual Tokenizer 也要理解世界？
MiniMax和华中科技大学发布视觉tokenizer新研究VTP，引发业界热议。该研究揭示传统仅以重建为目标的视觉tokenizer缺乏高层语义表示，提出在预训练中引入语义理解，还发现Scaling Law现象，虽有争议但为研究提供新视角。
豆包大模型 Seed 2.0，有点不一样
大模型升级频繁令人审美疲劳，但豆包大模型Seed 2.0不同，其核心是Skills调用能力。作者测试了它做的小红书长图文排版生成器和古文翻译器，还体验了APP“专家模式”，展现多模态理解优势。
揭秘千卡 GPU 集群如何高效训练多模态大模型：vivo AI 团队实战经验分享｜AICon
在 InfoQ 举办的 AICon 大会上，vivo AI 架构师王兆雄分享多模态大模型训练经验。介绍了 LLaVA 和 DiT 模型训练挑战，从数据处理、模型计算等方面提出优化策略，还展望 AI Infra 未来发展方向。
安全垂类小模型效果能超过大模型？看看以色列Novee的效果
跟踪AI渗透测试等开源应用发现，通用大模型成本高、功能受限。以色列Novee融资5150万美元并发布4B小模型，测试效果超Claude 4 Sonnet。其靠两阶段训练和浏览器反馈提升能力，有投资说明有价值。
阿里新研究：统一了VLA和世界模型
阿里达摩院等提出WorldVLA框架，融合视觉语言动作模型与世界模型。它用三套分词器编码，解决传统自回归模型问题，经联合训练，实验显示其性能优，两模型还能相互助力。
大模型解数学题是真懂还是 “死记硬背”？｜首个反例驱动的数学推理基准揭穿 “刷题式假象”！
随着大语言模型在数学领域应用渐广，其是否真具备数学推理能力成焦点。清华等团队提出反例推理评测基准COUNTERMATH，测试20+主流模型，结果不佳，而小样本微调能显著提升模型能力。