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纯靠“脑补”图像，大模型推理准确率狂飙80%丨剑桥谷歌新研究

剑桥、伦敦大学学院和谷歌团队推出基于强化学习的视觉规划（VPRL）新范式，纯靠图像推理。新框架利用GRPO后训练，准确率达80%，超文本推理至少40%，代码已开源。

Cursor本周发布自研编程模型Composer 2，只攻代码生成。其得分提升，超Claude Opus 4.6，接近GPT - 5.4 Thinking。训练基于代码数据，处理复杂编程任务准确度高，价格远低于竞品。这是Cursor全栈布局，欲掌握AI编程主动权。

今年菲尔兹奖得主之一Jacob Tsimerman将入职OpenAI安全部门。当下顶尖科学家流向头部大模型公司，AI与前沿科学融合成趋势。字节发布Seed STEM科学家计划。大模型下半场比拼基础研究，构建评测基准很重要。

文章介绍轻量级开源视觉 - 语言 - 动作 (VLA) 模型 SmolVLA，专为机器人领域设计，可在消费级硬件运行。它用公开数据集训练，架构经优化，还引入异步推理堆栈，性能超部分大模型，降低研究门槛。

5月22日，智谱上线GLM - 5.1高速版API，输出速度达400 tokens/s，刷新全球大模型API速度纪录，比原版提速约7倍。该速度由GLM团队和TileRT团队联合打造，核心优化分三层推进，且是稳定可用的生产级能力。

快手研发效能团队构建智能用例生成系统，实现从手动编写到审核校验的模式转变。该系统历经四阶架构演进，将用例生成率从 8% 提升至 60% 以上，成为公司测试人员日常使用的标准化生产力工具。

MIT团队创造Lipschitz Transformer，用谱正则化替代层归一化，认为或解决训练不稳定根本原因。他们对比多种方法权衡，发现Muon + 奇异值裁剪推动权衡边界，且工作完全开源。

伊利诺伊大学香槟分校与阿里通义实验室推出多模态推理强化学习算法PAPO。它用隐式感知损失设计，解决感知与推理脱节问题，在多基准测试中表现优，但有KL_prcp Hacking现象。

欧洲两位安全研究员的论文《从专有 LLM API 中窃取推理轨迹》爆火。他们揭示 OpenAI、Anthropic 和 Google 用的“无状态架构”有漏洞，能利用小模型解码大模型推理轨迹，导致隐私泄露等风险。

在CES 2026展上，英伟达黄仁勋介绍多项进展。下一代Rubin平台含六款芯片，推理成本降10倍；发布Alpamayo 1开源模型助力自动驾驶；还推出物理AI新模型等，携手伙伴展示机器人。