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The Batch: 972｜Grok 的 Cursor 联盟获得回报
SpaceXAI发布与Cursor联合开发的视觉 - 语言模型Grok 4.6，已向开发者开放。介绍其输入/输出、特性等信息，阐述工作原理、性能表现，还提及相关新闻背景、重要原因及期望。
让AI学着“看菜下碟”！港中大等新框架让推理长度减少90%，准确率反增17%
香港中文大学等研究者提出TON选择性推理框架，使视觉语言模型能自主判断是否推理。该框架有两阶段训练机制，实验显示其让推理长度最多减90%，准确率还提升，有益模型部署。
一个模型读懂所有医学数据，Hulu-Med探索医学大模型开源新范式 | 浙大x上交xUIUC
Hulu - Med是浙大、上交、UIUC等联合提出的通用医学视觉语言大模型，首次在单一模型统一理解医学多类数据。它开源透明，训练成本低，性能媲美GPT - 4.1，为医学AI带来新范式。
航空发动机用上大模型：解决复杂时序问题，性能超越ChatGPT-4o实现SOTA｜上交创智复旦
上海交通大学李元祥教授等团队提出ITFormer架构，构建EngineMT-QA数据集。ITFormer能融合时序数据与大语言模型，适配多种编码器和模型，在EngineMT-QA预训练后达SOTA水平，实现高效数据分析。
打破幻觉！Qwen最新OCR让印章、表格、公式识别准确率飙升45%
基于推理增强框架的视觉语言模型处理OCR任务有成果，但存在生成幻觉问题，特定领域不如专家模型。DianJin - OCR - R1通过推理与工具交互，按‘思考 - 调用工具 - 重新思考’流程提升OCR性能，减少幻觉。
CoT 之后，CoF 如何让帧间逻辑从「隐式对齐」变成「显式思考」？
CoT 虽提升语言模型推理能力，但在 C 端场景有局限，且被质疑并非真实推理。视觉领域提出 CoF 概念，Google DeepMind 团队引入理论，让视频模型通过帧链推理提升帧间一致性，还具强大泛化能力。
用3万小时触觉数据补齐具身智能「手感」，新智具身联合复旦大学统一触觉「方言」
新智具身联合复旦大学发布三份技术报告，将触觉跃升为具身智能核心基建。构建3万小时交互语料库统一触觉“方言”；提出新方案让机器人提前预判触觉；在世界模型中重构“触觉想象”，推动具身智能“视触融合”。
哈萨比斯：DeepMind才是Scaling Law发现者，现在也没看到瓶颈
哈萨比斯在Axios AI+峰会上称Scaling Law最早由DeepMind发现，靠它可能达成AGI，还预测未来12个月AI发展，如多模态融合、视觉智能突破等，且Gemini目标是成通用助手。
打破长视频理解瓶颈：HoPE混合位置编码提升VLM长度泛化能力
如今视觉语言模型在长上下文任务表现不佳，CMU和小红书团队深入研究，首次提出多模态RoPE扩展策略理论评估框架，指出现有泛化能力不足原因，提出HoPE大幅提升VLM长度泛化能力。
答对了却没看图？EASE给多模态RLVR装上「视线校正器」
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。