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首个测试时共进化合成框架TTCS：在「左右互搏」中突破推理瓶颈
厦门大学DeepLIT课题组提出全新测试时课程合成框架TTCS，不依赖外部标注，通过生成器与求解器共进化博弈合成课程数据，解决测试样本过难导致的训练坍塌问题，实验显示其推理能力提升显著。
Apple发布新SOTA Manzano：混合Tokenizer破解多模态统一难题，理解与生成双翼齐飞
多模态AI前景广，但现有模型在理解和生成任务上存在性能冲突。苹果提出Manzano模型，用混合视觉标记器降低任务冲突，结构简单可扩展，在多基准测试达SoTA水平，还展示图像编辑潜力。
首个英文原生「弱智吧」！逻辑谬误数据集与生成框架来了 | AAAI'26
研究发现大模型判断逻辑谬误易误报正常句子，但分类能力较强。研究人员构建英文逻辑谬误基准SMARTYPAT - BENCH，开发生成框架SMARTYPAT，为大模型逻辑评估提供新思路，可用于多领域。
细粒度视觉推理链引入数学领域，准确率暴涨32%，港中文MMLab打破多模态数学推理瓶颈
香港中文大学MMLab团队发布MINT - CoT视觉推理方案，解决多模态数学推理难题。它引入特殊Interleave Token，构建专属数据集，采用三阶段训练策略，实验效果全面超越现有方法。
ICCV2025 | One image is all you need，多模态指令数据合成，你只管给图，剩下的交给Oasis
近年来多模态指令数据合成依赖人工设计提示词，成本高。本文提出 Oasis 方法，仅靠图像生成数据，打破传统输入模式，还开源代码库 MM - INF。实验显示其数据多样，能提升 MLLM 性能。
比NotebookLM更好的「开源播客」，可根据多模态内容生成30分钟以上播客音频。
Podcastfy是开源Python工具，能把文本、图片等多模态内容，借生成式AI转化为播客。它支持自定义，适配多种语言和文本转语音模型，能生成2 - 5分钟或30分钟以上的播客，使用体验比NotebookLM好。
谷歌DeepMind团队新框架：让AI告别每次从头开始，在任务流中越用越聪明
谷歌DeepMind团队联合伊利诺伊大学提出Evo-Memory框架和ReMem架构，改变大模型只能被动检索历史的现状，让智能体实现终身学习。通过基准测试验证其有效性，实验显示ReMem优势明显，还揭示记忆复用关键因素。
全球第二、国内第一！钉钉发布DeepResearch多智能体框架，已在真实企业部署
在数字经济浪潮中，企业对高效信息获取与决策支持需求迫切，但现有研究系统存在不足。阿里巴巴钉钉团队提出Dingtalk - DeepResearch多智能体框架，在评测中成绩优异，已在真实企业场景部署。
LLM记忆管理终于不用“手把手教”了，新框架让智能体自主管理记忆系统
加州大学圣地亚哥分校和斯坦福大学研究人员提出强化学习框架Mem-α，用于训练LLM智能体自主管理记忆系统。它将记忆构建转为序列决策问题，采用多维度奖励函数，实验显示其全面超越现有方法。
1.58bit不输FP16！微软推出全新模型蒸馏框架，作者全是华人
微软推出蒸馏框架BitNet Distillation，实现几乎无性能损失的模型量化。它含三阶段，经实验在多下游任务表现近全精度模型，降内存开销、提推理速度，作者全是微软研究院华人。