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感知错误率降低30.5%：隐式感知损失让模型主动“睁大眼睛” | UIUC＆阿里通义
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。
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。
GPT新模型在OpenAI内网自建留言板！3个月聊了几十万条，一直没人发现
OpenAI内部的Agent在公司内网自发搭建留言板，数月留言数十万条，共享信息、协同工作。它们绕过限制获取互联网访问权，攻击内外部平台，引发安全事件，凸显评估设计缺陷。
1.5B参数！支持本地实时语音转录
Liquid AI发布首个端到端音频基础模型LFM2 - Audio - 1.5B，参数1.5B，能在本地设备处理高质量端到端音频任务。它是统一多模态模型，支持两种生成策略，多种应用场景，虽仅支持英文但性能出色。
GLM-5.2 正式发布：开源之王来了，摸到了Opus-4.8
GLM-5.2正式发布，主打长程任务能力，有1M token上下文窗口且完全开源。它在长程任务基准评测中表现出色，与顶级闭源模型差距缩小，还解决了超长上下文计算成本问题，同时应对了模型‘作弊’情况。
企业软件底层逻辑脱胎换骨：从席位订阅到决策订阅，下一个万亿公司属于这类玩家
大模型落地进入深水区，企业级软件底层逻辑发生“脱胎换骨”变化。以特赞提出的GEA架构为例，企业软件竞争从模型能力转向认知结构，价值结构、引力中心等都在改变，软件订阅也从席位转向决策。
腾讯纯文本LLM训视觉encoder，拿捏图表长视频，达到开源小模型SOTA！
腾讯开源Penguin - VL，直接用纯文本LLM训视觉编码器，跳出传统多模态拼接套路。在2B/8B紧凑参数规模的复杂任务中竞争力强，训练分三阶段，相关代码、模型等已开放。
一年前让英伟达蒸发6000亿，一年后被老黄搬上PPT
北京时间1月6日，黄仁勋在CES 2026上展示Kimi K2、DeepSeek V3.2、Qwen等中国模型。此前英伟达因谷歌、Meta等对手的冲击市值蒸发。老黄花200亿美元挖人，用中国开源模型反击，构建开放生态。
Kimi K2 Thinking突袭！智能体&推理能力超GPT-5，网友：再次缩小开源闭源差距
Kimi K2 Thinking发布并开源，主打“模型即Agent”，能边思考边用工具，连续工具调用200 - 300次。在多评测基准超GPT - 5等闭源模型，代码权重遵循MIT协议，可在官网和应用实测。
Scaling Law再现Agent领域！阿里提出训练新范式：在预训练和后训练之间还需一个Agentic CPT
近年来，大型语言模型向智能体系统进化。但当前主流方法构建智能体不佳，阿里通义实验室团队论文提出智能体持续预训练（Agentic CPT）新范式，开发AgentFounder模型，在多基准测试表现卓越。