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ICML2025 | 揭示MLLM的图文联动推理能力
当前多模态大语言模型（MLLMs）在图文深度融合推理能力上面临挑战，现有评测基准无法真正检验该能力。EMMA基准应运而生，它从四大领域精选题目，采用双重过滤机制和细粒度标注体系，评测发现MLLMs存在多模态推理危机。
除了prompting外，不动参数，如何改变模型行为？
文章指出传统提示工程控制大模型生成行为有缺陷，提出Steering Target Atoms (STA)方法。它用稀疏自编码器分解LLM高维表示，定位“原子知识组件”精准控行为，实验效果超现有技术，还能控制推理长度。
大模型越反思越错，原来是长链推理通过自我说服加重幻觉 | 北邮
北邮研究团队通过思维链审计实验，揭示大模型长链推理‘越想越错’现象背后的元认知偏差。研究基于RFC协议文档构建受控知识域，分析推理过程，发现反思会加重幻觉，且现有检测方法难以应对。
2025AI产品用户需求调研报告：AI产品的用户类型细分与画像分析 | 甲子光年智库
甲子光年智库基于调研数据开展AI产品用户研究，分析目标用户界定、类型细分与画像。指出新一代AI会重塑用户习惯，需探寻产品最终形态，还给出用户需求、类型分布等多方面结论。
Andrej Karpathy 爆火演讲刷屏技术圈：AI 开启软件 3.0，重写一切的时代来了！
Andrej Karpathy 在旧金山 AI 创业学校演讲，指出 AI 开启软件 3.0 时代，自然语言成编程接口。软件经历 1.0 代码、2.0 神经网络权重，现进入 3.0 用提示词编程大模型阶段，还探讨大模型特性、应用及相关问题。
0%通过率！Code神话泡沫！LiveCodeBench Pro发布！
国际算法奥赛金牌得主团队测试20个顶级大模型，在584道编程赛题上，高难度题目AI通过率为0%。论文发布LiveCodeBench Pro评测方法，揭示AI编程能力神话泡沫，指出其问题并给出提升方向。
从扭秧歌到跑半马：机器人离「iPhone时刻」还有多远？
过去半年，机器人表演把人们认知拉进现实。当下具身智能赛道玩家关注缩短探索周期、降低成本。地瓜机器人发布 RDK S100 套件，其有独特设计和适配场景，还围绕开发者诉求提供支持，跑通多种场景。
Claude与人类共著论文，苹果再遭打脸！实验黑幕曝光
苹果一篇质疑大模型推理能力的论文引发争议。Open Philanthropy研究人员联手Anthropic发表论文，揭露苹果论文三大缺陷，指出部分测试无解却让模型“背锅”，还给出正确评价大模型推理能力的方法。
具身数采，为什么开始重视外骨骼手套？
本文围绕具身智能数据采集行业痛点，探讨外骨骼手套兴起的原因，分析传统数采方案的不足，介绍外骨骼硬手套的技术路线与同构设计方案，点明高精度触觉数据是下一阶段行业稀缺资源。
ECCV 2026｜不靠「上帝视角」，也不等「完美指令」：REAL 让具身智能体走向开放世界
上海交大与上海AI实验室团队的研究，针对当前具身智能依赖理想化环境与指令假设的痛点，提出REAL框架，统一主动探索、意图消歧与执行为闭环，支持零样本迁移至真机，已开源代码并被ECCV 2026接收。