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打破长视频理解瓶颈：HoPE混合位置编码提升VLM长度泛化能力

如今视觉语言模型在长上下文任务表现不佳，CMU和小红书团队深入研究，首次提出多模态RoPE扩展策略理论评估框架，指出现有泛化能力不足原因，提出HoPE大幅提升VLM长度泛化能力。

中科院计算所与阿里Qwen等团队联合提出RefineX框架，通过程序化编辑任务实现预训练数据精炼。它将专家指导结果蒸馏为删除程序，训练优化模型。用其净化数据训练模型，下游任务平均提高7.2%。

智能体执行长程任务时常出现持续行动却无实质进展的「信念受困」问题，南开大学联合阿里云等机构提出PoS方法，通过显式维护信念状态、检测受困并针对性恢复，在多基准任务中显著提升效果，代码已开源。

过去一年AI Agent火热，但金融场景投研是长链路任务，有诸多硬约束。LangAlpha是Ginlix AI推出的开源金融Agent项目，能解决实际金融研究任务，有核心架构和关键能力，还给出使用方式、典型Demo及横向评测。

针对原生视觉推理缺少完整训练评估基础设施的现状，NTU等多校联合推出VBVR-Pro系统，构建了从任务构建、模型训练、能力评测到强化学习优化的完整闭环，论文、数据、代码均已公开。

作者体验DeepSeek R1超8小时，发现其文本写作问题大幅修复，思维链推理改进，代码能力提升，前端审美直逼Claude 4。文章展示其前端能力，给出写前端网页提示词及设计逻辑，还探讨了其在复杂任务中的表现。

OpenAI推出GPT-5-Codex特化版模型，支持独立连续编程7小时，有IDE插件版。新模型有“真·动态思考”能力，简单任务提速10倍，复杂任务推理更久。还重构了Codex产品体系，升级IDE扩展等。

作者测试了 GPT-5 的代码能力，并与 Gemini 和 Claude 对比。在不同代码任务中，各模型表现不同。如在生成网页任务里，GPT-5 部分结果不错，但受 32K 上下文限制，长文本处理不如 Gemini，硬实力也不如 Claude。

Scale AI的新软件工程基准SWE - BENCH PRO测试中，‘御三家’表面解决率低。深入看，GPT - 5已提交任务准确率比Claude高一倍。该基准新题多、更复杂，能真实考验模型能力，当前模型解决商业问题能力有限。

来自多机构研究团队提出基于符号化表征的生成任务描述框架，将符号化思维引入生成任务建模。实验证明，该框架在跨模态生成任务中表现出色，为推进生成式人工智能能力提供了成本效益高且可扩展的基础。