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多模态模型具备“物理推理能力”了吗？新基准揭示：表现最好的GPT-o4 mini也远不及人类！
来自多机构研究人员构建PhyX基准测试，评估多模态模型物理推理能力。测试显示，即便表现最佳的GPT - o4 mini准确率仅45.8%，远不及人类的75.6%，且模型在多方面存在结构性缺陷。
本地LLM万字救场指南来了！全网超全AI实测：4卡狂飙70B大模型
文章围绕本地大语言模型（LLM）展开，针对实用性和经济性问题，用Dell Precision 7960塔式工作站对主流模型测试。涉及不同尺寸模型、推理框架等，给出不同配置下性能指标及使用建议，还模拟真实场景测试。
Ilya刚预言完，世界首个原生多模态架构NEO就来了：视觉和语言彻底被焊死
当Ilya断言大模型未来在于架构创新时，中国团队推出全球首个可大规模落地的开源原生多模态架构NEO。它颠覆传统拼接模式，从根上融合视觉与语言，以简洁架构证明架构聪明才是下一代AI竞争力。
DeepSeek出品，必是精品！DeepSeek-OCR 2发布：让LLM像人一样读懂复杂文档，效果超Gemini 3 Pro
DeepSeek推出DeepSeek-OCR 2，提出“视觉因果流”，以全新视觉编码器赋予模型因果推理能力。它在文档解析基准表现超Gemini 3 Pro，代码和模型权重已开源，为2D推理和原生多模态探索铺路。
登上NeurIPS，Genesis开创无需OCC引导的多模态生成新范式，在视频与激光雷达指标上达到SOTA水平
华中科技大学与小米汽车提出多模态图像 - 点云联合生成框架Genesis，采用两阶段架构和DataCrafter模块。在nuScenes数据集实验显示，其在视频与激光雷达指标达SOTA水平，还提升了下游感知任务效果。
24小时直播，只靠一张照片？虎牙实时多模态数字人VAM 1.0率先突围行业三堵墙
虎牙推出实时多模态数字人VAM 1.0，只需一张照片就能转化成能说会唱、可实时互动的数字人。它解决了AI数字人行业的时间、交互、部署三堵墙，稳定性、交互精度和响应速度表现出色，应用场景广泛。
基于大模型（LLM）的自选股智能分析系统，让AI帮你盯盘，每天自动推送分析报告
daily_stock_analysis是基于LLM的自选股智能分析系统，免费零成本运行，获6.3万Star。它多市场覆盖、聚合多源数据，自动生成决策报告并推送。有零成本运行等五大亮点，还给出上手步骤、适合人群。
LLM工业级自进化：北邮与腾讯AI Lab提出MoE-CL架构，解决大模型持续学习核心痛点
北邮百家AI团队与腾讯AILab提出MoE - CL架构用于LLM自进化持续指令微调。其结合‘解耦LoRA专家’与‘GAN对抗降噪’，在腾讯业务及基准测试中效果佳，降低人工成本，准确率优于主流方法。
别再只关注KV Cache了! LLM稀疏性新洞察：为何模型越深越稀疏？UNCOMP从矩阵熵给出答案
团队论文UNCOMP获EMNLP 2025主会接收，它提出高效推理框架，从截断矩阵熵视角解释LLM深层稀疏现象。还能识别关键结构、找到最优压缩策略，设计的UNCOMP框架优化KV Cache，实验效果佳。
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。