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多模态大模型不会画辅助线？最新评估得分：o3仅25.8%，远低于人类82.3% | 清华腾讯斯坦福联合
清华、腾讯、斯坦福等团队发布RBench - V基准测试，评估大模型视觉推理能力。结果显示，主流大模型如o3、Gemini2.5等准确率远低于人类，开源模型表现更差，暴露出大模型在复杂多模态推理任务中能力不足。
告别「只会相似度检索」：腾讯最新T-Mem让AI学会「联想回忆」
当前大语言模型长期记忆方案均基于相似度检索，存在结构性盲区，无法在无字面/语义相似时召回关联记忆。腾讯团队提出T-Mem，实现AI联想回忆，已被EMNLP 2026接收，代码开源并上线QQ AI伙伴。
快去提问！沐神空降小红书，在线答疑
本文整理了深度学习大牛李沐（沐神）在小红书开展的AMA答疑内容，覆盖AI学习、职业方向、技术趋势、行业赛道等大众关心的热门问题，给出了直白干货的回答，适合AI从业者、学生参考。
颠覆法律行业！Anthropic一口气发布20+款MCP连接器，从合同审查到法庭诉讼全覆盖
Anthropic面向法律行业推出超20款新MCP连接器及12个专业插件，从底层打通法律技术栈。Claude可在办公软件中工作，覆盖合同审查到法庭诉讼等场景，还与多机构合作让法律服务更普及。
CMAME | 西安交通大学海春龙、梅立泉等：基于分层神经网络的在线多保真度数据融合
在工业应用中，高保真数据获取成本高，低保真数据准确性不足。本文提出基于分层神经网络的在线多保真度数据融合方法（OMA - HNN），含MA - HNN和在线渐进采样框架，经测试验证了其有效性和实用性。
BookRAG：专治各种「层次化复杂」文档
BookRAG专为处理层次化复杂文档而生。传统RAG有两大盲区，而BookRAG在多模态长文档基准上刷新SOTA。它采用BookIndex×Agent - based Retrieval技术方案，效率高、可扩展性强，兼顾高精度、高召回、低成本。
一个能思考、会记忆的AI导演诞生了！新加坡管理大学，香港中文大学等实现故事化视频生成
新加坡管理大学等提出开源全能多智能体框架UniVA，可统一视频理解、分割等能力，按指令生成完整故事视频。还引入UniVA - Bench基准测试套件，实验显示其在多任务中表现出色，代表视频智能生成重要进步。
大模型追逐星辰大海，GPT和Gemini国际天文奥赛夺金
新论文以国际天文学和天体物理学奥林匹克竞赛 (IOAA) 为基准测试，证明 GPT - 5 和 Gemini 2.5 Pro 能在天文奥赛获金牌。研究还分析不同模型表现、与人类成绩对比及错误类型，强调需全面评估模型科研潜力。
Hinton暴论：AI已经有意识，它自己不知道而已
在最新播客中，Hinton提出AI或许已有“意识雏形”，只是未觉醒。他从AI、机器学习、神经网络、深度学习讲起，阐述原理，还谈到AI风险，如滥用和生存风险，也提及中美AI竞赛现状。
告别AI“乱画图表”！港中文团队发布首个结构化图像生成编辑系统
现有AI生图工具在结构化图像生成上问题多，理解与生成能力有鸿沟。港中文等校联合团队提出首个综合性方案，涵盖数据集构建、模型优化、评估基准三大模块，助多模态模型画准图，推动其发展。