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紫东太初推出GMC核心集剪枝方法，少80%Token仍满血保真多模态能力

视觉Token冗余是多模态模型高效推理与落地的瓶颈，传统筛选方法有缺陷。紫东太初团队提出GMC核心集剪枝方法，具双阶段架构，优势多，实验显示其能在减少Token同时保持性能。

今天百度智能云千帆推出全新视觉理解模型Qianfan - VL并全面开源，含3B、8B和70B三个版本，基于自研昆仑芯P800计算。它特点多、性能优，应用场景广，未来还将推新产业级模型。

中科院与美团团队推出 VinciCoder，打破多模态代码生成中 SFT 范式瓶颈。它将奖励机制转向视觉域，通过两阶段策略统一多样化代码生成任务，在多基准测试中表现卓越，为领域研究提供新范式。

具身人工智能发展迅速，但能力与安全出现“脱钩”。上海人工智能实验室和华东师范大学团队撰写论文，为“安全可信具身智能”建立理论框架与蓝图，提出成熟度模型、分析框架等。

Anthropic CEO Dario Amodei 在达沃斯访谈中称，AI 认知能力将在一两年内超人类。Anthropic 专注企业级应用，他认为中国 AI 未赶上美国，反对售华 H200 芯片，还谈及 AI 经济、社会影响及安全问题。

LLM正飞速进化，METR研究发现其智能每7个月翻番。到2030年，一个模型几小时就能完成人类工程师数月的工作。该研究提出“任务完成时间视野”指标衡量模型能力，不同模型表现差异大。

中国科学院计算技术研究所（ICTNLP）开源类GPT - 4o多模态模型Stream - Omni，支持文本、视觉和语音任意组合交互，核心是高效模态对齐技术，少量多模态数据即可训练，有多种使用场景。

清华、北通院和宾州州立大学研究人员提出“绝对零”训练法，让大模型通过自我博弈生成并解决任务获推理能力。测试显示，其训练出的模型超专家标注样本训练的模型，且能提升编程与数学推理表现。

五一期间字节商业化技术团队研发出新一代视觉生成模型，其底层架构是全新的第三条路——生成精炼网络GRN。它能让AI像人一样边画边改，解决了现有模型的问题，在多项基准测试中刷新SOTA记录。

康奈尔大学团队提出面向大语言模型的类GAN训练框架PasoDoble，通过对抗训练两模型提升推理能力，不依赖外部监督，在多模型实验中显著提升数学基准表现，不过在部分领域外任务有局限。