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230个大模型在婴幼儿认知题上集体翻车！揭秘多模态大模型的核心知识缺陷

ICML 2025研究揭示多模态大模型在基础认知能力上表现不佳。研究者建测评题库CoreCognition测试230个主流模型，发现其存在核心知识缺陷，扩规模难补短板，还需补齐核心知识。

文章介绍Google开源的LangExtract，它基于大语言模型，能将非结构化文本转为结构化数据。有精准溯源、少样本定义等6大优势，可3步完成安装配置，还介绍基础使用、长文档处理、多模型支持及实战案例等内容。

半结构化表格布局多样、结构复杂，让自动化数据处理困难。上海交大等团队发布 ST - Raptor 框架，提出 HO - Tree 数据结构及树上操作，构建 SSTQA 数据集，提升表格问答准确率，弥补大模型处理短板。

CES 2026英伟达在中国媒体见面会介绍了DLSS 4.5，它采用“双核心”策略，画质核心用第二代Transformer模型解决鬼影和闪烁，性能核心支持6倍插帧并能动态调节，还推出G - SYNC Pulsar降低动态模糊。

CodeGraph是开源本地代码知识图谱工具，提前为项目建索引，组织代码信息，让Agent直接查询。能减少token消耗与工具调用、提高响应速度，数据本地保存，还具备多语言支持等特点。

近日，蚂蚁集团知识引擎团队协同高校发布 KAG-Thinker 模型，是 KAG 框架重要迭代。它聚焦复杂推理，建立结构化思考范式，实验显示其性能在多数据集上有提升，还在医疗问答验证了专业领域有效性。

在多模态大模型发展中，多教师知识蒸馏成提升性能关键，但教师模型存在“概念漂移”问题。悉尼科技大学团队提出 APO 框架，将模型间“漂移”转化为动态负约束，解决多模态大模型多师蒸馏概念对齐难题，工作被 ICML 2026 接收。

香港科技大学KnowComp实验室与香港华为理论部提出AutoSchemaKG框架，可自主构建知识图谱，无需预定义模式。该系统利用大模型提取知识三元组并归纳模式，构建了ATLAS系列知识图谱，经测试表现优异。

在数据多元化时代，多模态知识图谱能为下游应用提供数据支撑，实体对齐是构建知识图谱的核心技术。但大规模知识图谱关联与融合面临噪声和潜隐关联挑战。四川大学团队提出 RULE 方法，缓解了这些影响，论文被 ICLR 2026 接收为 Oral。

SEAL团队推出全新对比学习框架SEAL，通过带结构感知和元素对齐，将文档宏观层级结构和微观元素语义融入Embedding空间，提升模型对结构化数据的理解。在BGE - M3模型上提升了MRR@10指标，还开源了万级字数长文档数据集。