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扩散语言模型扛把子LLaDA迎来新版本，数学、代码、对齐能力均提升

中国人民大学与蚂蚁集团团队基于前期 8B 扩散语言模型 LLaDA，提出方差缩减的偏好优化方法 VRPO，推出 LLaDA 1.5。它在数学、代码、对齐任务上性能提升，VRPO 为扩散语言模型对齐提供框架。

近日，‘顶尖精益AI Native公司排行榜’引发关注，罗列31家团队小、营收可观的初创公司。榜单上有不少AI套壳产品，如GPTZero等。AI工具提效让团队精简，精益团队有成本等优势，部分创业者倾向少融资。

MME - VideoOCR团队评估多模态大模型（MLLM）视频OCR能力。构建精细任务体系和高质量数据集，评测18个主流MLLM。即便如Gemini - 2.5 Pro，准确率仅73.7%，暴露出MLLM在视频OCR领域能力局限。

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。

作者分享在知乎 1947 天的经历，受邀参加知乎第十一届新知青年大会。大会 AI 含量高，探讨多，如具身智能、模型发展方向等；社区味浓，形式多样氛围好；还对年轻人友好，鼓励表达畅想。

国防科大、深圳大学、武汉大学团队提出物理驱动的世界模型PIN - WM，能从视觉观测辨识刚体物理属性。还提出PADC提升迁移性能，经实验验证其在非抓握式操作技能Sim2Real迁移中表现出色。

腾讯混元AI数字人团队打造SAGE自动化评估框架，可评价AI“共情力”与能否成“知心伴侣”。研究团队用其对18个主流模型测评，GPT - 4o表现最佳，还通过多实验分析模型特性。

大型推理模型冗长思考开销大，微软研究院和北大提出大型混合推理模型（LHRMs），它能依查询上下文决定是否思考。介绍了两阶段训练流程、评估指标，实验显示其超越现有模型且效率高。

北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》，回顾利用测试时计算的研究进展，探讨让模型“思考更久”的方法。文中介绍了思维链、潜变量建模等策略，还提及多种提升生成质量的策略，如并行采样与序列修订，以及强化学习提升推理能力等内容。

随着多智能体系统成对话式AI新趋势，GitHub现轻量级高灵活性多AI智能体协调框架Agent - Squad，它能实现多智能体协作、路由和上下文共享，支持双语言，部署灵活，功能强大且安装友好。