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文生图进入R1时代：港中文MMLab发布T2I-R1，让AI绘画“先推理再下笔”

港中文MMLab团队发布首个基于强化学习的推理增强文生图模型T2I - R1。它提出双层级CoT推理框架和BiCoT - GRPO强化学习方法，解决生成评估难题，为多模态生成提供新范式。

上海AI Lab、浙大EagleLab等联合完成研究，提出RRVF框架，利用「验证非对称性」，仅输入图片学习视觉推理。它构建闭环系统，通过迭代推理、视觉反馈等步骤训练模型，实验显示效果佳，证明验证法则力量。

美团研究者提出Metis - RISE框架，将RL激励和SFT增强以非传统顺序结合提升多模态大语言模型推理能力。先RL激发潜能，再SFT补齐短板，训练的两模型在OpenCompass榜单成绩优异。

小米推出MiMo - Audio大模型，预训练数据超1亿小时。它在多个基准测试成开源7B模型SOTA，开放相关资源。分词器表现佳，有全新架构，在音频理解、对话、推理等方面表现出色，还集成TTS功能。

继π0后，具身智能基座模型WALL - OSS正式开源，多项指标超越π0。它是通用多模态具身模型，具良好推理和泛化能力。背后自变量机器人刚完成近10亿A + 轮融资，开源将降低具身智能门槛。

智谱开源视觉推理模型 GLM-4.5V，还同步开源桌面助手应用。此模型视觉推理能力强，在图像识别、视频理解、前端复刻、图表处理等多方面表现出色，技术创新使其达开源 SOTA 水平，推动行业注重实用价值。

作者喜提DeepSeek识图模式灰度测试，实测发现其非思考模式速度快，推理有幻觉；思考模式推理慢且冗长。实用功能如OCR、复原HTML较靠谱，但色盲测试偶翻车。该模式或用独立视觉模型，且多模态进展超预期。

华东师大智金院团队孵化的金融原生基模 Mint - Agent 发布，在 FinanceAgentBench v2 上表现超 GPT - 5.6 - Sol 与 Claude Opus 4.8，单题推理成本低，商业订单超亿元，进入规模化金融场景验证阶段。

人大窦志成教授团队联合OPPO研究院提出DeepImageSearch图像检索新范式，将其从“逐张语义匹配”推向“语料库级上下文推理”。团队构建评测基准DISBench，用ImageSeeker框架评测主流模型，结果显示最强模型单次完美解决查询比例不超三成。

BIGAI与中科大等团队提出MILR，通过测试时隐空间推理，在不更新模型参数下优化图文表示，提升复杂图像生成能力。该方法在多基准测试达SOTA，还探讨了测试时扩展与奖励模型，未来有诸多拓展方向。