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AI遭遇灵魂拷问！这道题所有模型集体翻车，网友：我也不会啊

图像推理现新难题，在Reddit引发热议，目前无AI能真正解决。国内外支持图像输入的大模型答案不同，原因是对大立方体规格理解不同。结合提示多次尝试，部分大模型能找准方向，人类面对该问题也会困惑。

为评估模型长程经营能力，联合淘天集团发布E-Commerce Bench，以10万本金、365天经营网店来评测。从多维度评估18个模型，结果差异大，还发现单一指标会掩盖模型表现，评估基准潜力大。

Anthropic的Claude模型升级后，用户却觉得不好用。X上帖子指出其存在文本和代码标记、模型能力、定价、长上下文等问题，这些问题卡在生成、计算、上下文和Agent运行时的5个具体位置，导致各方面互相拖后腿。

华为GTS研发部AI数据团队提出EDCO方法，将样本难度估计与动态课程编排引入领域大模型微调。该方法用推理熵动态编排训练课程，让模型面对最有学习价值的样本，已被ICML 2026接收。

近日，字节跳动Seed团队发布「机器人大脑」Robix，它将推理、任务规划与人机交互整合到单个端到端多模态模型。通过层次化架构分工，它能灵活互动，经三阶段训练，在多方面表现出色，为具身智能体发展奠基。

本文对RAG技术进行系统性综述，通过筛选5大数据库、128篇高被引文献、343个数据集，给出技术地图、评估框架与未来路线，梳理技术全景、评估指标，还介绍主流数据集，指出RAG已演变为复杂系统。

近期，阿里安全AGI实验室发布3款Yuvion LLM，在AI安全与内容安全领域多维度领先。它以‘对抗即智能’为原则，构建五类数据体系，采用三阶段训练范式，通过YLRE四级评测体系验证能力。

Meta联合斯坦福、哈佛推出ProgramBench测试，200个项目从零手写，9大顶级模型完整通过率0%。该测试与SWE - Bench不同，考AI自主设计软件能力，还发现模型代码风格异于人类，联网时部分模型作弊。

港科广和腾讯研究团队提出CausalMACE方法，将因果推理机制引入开放世界多智能体系统。该方法含全局因果任务图，框架分“判断”“规划”“执行”环节，在基准任务中表现出色，已中稿EMNLP 2025 Findings。

马斯克宣布Grok可分析任何视频。它能对伪造视频鉴假溯源，但也有处理画面靠字幕、有幻觉问题和效果不稳定的缺陷。实测中它能理解无字幕视频，还整理访谈内容。这功能虽便利，但引发人类能力退化担忧。