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多模态模型挑战北京杭州地铁图！o3成绩显著，但跟人类有差距

近年来，多模态大模型在多种场景取得进展，但能否‘看懂图’存疑。西湖大学等团队提出评测基准ReasonMap，评估模型在地铁图理解中的能力，发现主流模型有瓶颈，闭源模型虽优但仍逊于人类。

文章系统介绍Deep Search和Deep Research概念、与传统RAG区别、主流商业产品与开源方案、在代码领域应用及未来规划。提出Deep Search方案，构建独特代码理解与检索架构，还计划研发专用代码搜索Agent。

无监督的熵最小化（EM）方法仅需一条未标注数据和约10步优化，就能显著提升大模型在推理任务上的表现，甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习（RL）。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。

Onlook是号称‘设计师的Cursor’的开源工具，可让用户在浏览器可视化构建前端界面，通过AI驱动双向绑定实现设计与代码实时同步，还具备多项核心功能，适用于多种场景，解决设计与开发痛点。

大概念模型（LCM）是自然语言处理新范式，侧重结构化推理和理解，与 LLM 不同。它依赖结构化知识，可模拟专家思维，解决当前 AI 缺陷，文章还介绍其架构、应用、局限，探讨与 LLM 结合的未来发展。

新加坡国立大学邵林团队提出 Manual2Skill 框架，利用 VLMs 将说明书视觉指令转化为机器人装配技能，含层级化装配图生成、分步骤位姿估计、动作生成与执行三阶段，实验验证其在多场景的有效性。

OpenAI Codex在Reddit AMA活动中，核心负责人围绕先推云端代理、GPT - 5与Operator整合等问题给出路线图。如Codex - 1预览情况、CLI设计、使用场景、安全模型、接入计费及API生态等方面都有说明。

这一年AI发展迅猛，从产品到模型都有诸多突破。在此背景下，Founder Park发起调研，寻找在技术、商业与场景融合中率先突破的关键变量，将选出50家创新机构，申报截止5月31日。

介绍新发布的开源TTS模型Muyan - TTS，它专为播客场景设计，以超低延迟实现零样本语音合成，预训练大量播客数据，支持长内容连贯生成，还介绍了使用步骤、适用场景等。

文章围绕用MCP调用Kali进行渗透测试展开，介绍国外大神实现此方法并开源。阐述系统原理、Cursor配置，通过实际测试展示效果，指出MCP让渗透测试调用更简洁，是较大进步，还给出了代码链接。