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刚刚，智谱开源了他们的最强多模态模型，GLM-4.5v。

智谱接连开源GLM - 4.5和GLM - 4.5V，后者为多模态模型，总参数106B，在42个评测基准中41个达到SOTA。经测试，它视觉推理强、速度快，还有视频理解等功能，API定价良心，体现持续开放精神。

香港大学黄超教授团队发布开源项目RAG - Anything，构建统一多模态知识图谱架构，解决传统RAG技术局限。它能处理多类型异构内容，提供端到端方案，有多种优势及应用模式，还给出部署指南和未来展望。

商汤科技与南洋理工大学构建800万量级三维空间数据集，训练出开源SOTA多模态基础模型SenseNova - SI系列。该系列模型在多个权威测试中表现出色，部分超越GPT - 5，还展现出泛化等能力，且能赋能具身智能。

本文深度解析Claude Code在Prompt、Context、Harness三方面的设计与实践。介绍了Prompt动态组装过程，探讨CLAUDE.md项目说明、上下文压缩体系和记忆系统，还阐述了系统级提醒、多Agent及安全体系等内容，文末分享了项目有趣彩蛋。

华中科技大学、北京邮电大学等多所高校研究团队共同推出纯多模态开源LLM——Perception-R1，该模型用强化学习优化视觉感知，目前论文和代码均已开源，其在视觉任务上表现出色，为后续研究提供强大baseline。

近年来，人们关注将LLM能力扩展至非文本模态，Discrete Tokenization成关键方案。但现有研究缺系统总结，香港科技大学等团队发布首个相关系统化综述，梳理技术脉络、方法及挑战，给出未来研究方向。

2025年，ChatGPT仍领跑，但DeepSeek、Qwen等开源模型加速追赶。独立机构报告总结六大趋势，涵盖技术突破与市场格局演变，如推理模型实用化、MoE架构普及等，开源势力挑战闭源巨头。

ChatGPT悄悄上线直连Github新功能，能自动读取、解析并总结整个GitHub仓库，可快速输出专业研究报告，应用场景广，还能避免“幻觉”，Plus用户即可用，开启全新研究模式。

强化学习与可验证奖励提升视觉语言模型推理能力，但存在答案奖励只知对错、不知证据区域问题。哈工大等团队提出EASE，把标注证据区转为目标分布，监督空间注意力，推理无额外标注，实验成绩优异。

上海人工智能实验室等团队提出全新生成式多模态推理范式，发布模型 DiffThinker。它打破传统定式，以图像到图像生成任务重构推理过程，在多项复杂任务中表现优于顶尖闭源模型，有四大核心特性。