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2025.7.4上午 | 视觉智能驱动的多模态对齐与推理的近期系列工作分享 - 复旦博士生王思尹
本次分享由复旦博士生王思尹围绕‘视觉智能驱动的多模态对齐与推理’展开，介绍多模态大模型探索研究，涉及跨模态组合语义理解、视觉参与推理及基于视觉建模世界完成行动等内容。
从物竞天择到智能进化，首篇自进化智能体综述的ASI之路
普林斯顿大学等机构研究者发布首个自进化智能体综述，为领域建统一理论框架和路线图。综述给出形式化定义，围绕What、When、How、Where构建分析设计框架，还探讨评估范式并指明未来方向。
ICLR 2026 | Rebuttal 是一场「带着镣铐的舞蹈」？港科 RebuttalAgent 用心智理论「读懂」审稿人
香港科技大学研究团队提出 RebuttalAgent 框架，将心智理论引入学术 Rebuttal 任务。它通过 TSR 框架拆解任务，先‘读心’再‘落笔’，能生成有说服力回复，还可作为‘思维外挂’提升小模型表现。
音频大模型安全可信度的全面“体检”！6大维度，清华南洋理工联手打造
南洋理工和清华团队提出新框架AudioTrust，将ALLMs评估扩至六个核心维度，探究音频模态特有问题。目前基准及平台已开发，揭示了开源与闭源ALLMs在多维度的潜在风险。
Tool-Star：赋予大模型结合多工具推理的能力
文章提出Tool - Star框架，旨在解决大模型多工具协作推理难题。它从数据端到训练流程优化，让模型调用多种工具，在复杂计算和知识型推理任务表现卓越，还探讨了未来多模态及多工具扩展方向。
“交互式Scaling”：增加Agent与环境交互的深度和频率来提升性能
在AI发展中，商业研究Agent是“黑箱”，开源研究Agent性能有差距。MiroMind团队推出MiroThinker v1.0，提出“交互扩展”提升性能，在多基准测试表现出色，也指出了当前版本的局限。
多模态推理最高加速3.2倍！华为诺亚新算法入选NeurIPS 2025
华为诺亚方舟实验室研究入选NeurIPS 2025，其提出视觉感知投机推理（ViSpec）框架，解决草稿模型处理图像信息效率难题，在不牺牲生成质量下，对主流VLM最高达3.22倍推理加速。
LLM 竟然会内省！Anthropic 整了个大活：首次揭开 AI 意识
Anthropic最新研究《大语言模型中涌现的内省意识》，首次通过直接操控模型内部状态验证AI能否觉察自己思想。研究采用概念注入技术，发现AI有内省能力，且不同模型表现有差异。
从「时域建模」到「频域融合」：中山大学团队为传感器人体活动识别提供新思路 ｜ TPAMI 2026
中山大学团队在IEEE TPAMI发表研究，用“三重频域融合”（TSF）框架突破传感器人体活动识别（HAR）领域核心瓶颈。该框架从三个全新“视角”审视问题，经多数据集评估表现出色。
港大联手月之暗面等开源OpenCUA：人人可造专属电脑智能体
香港大学 XLANG Lab 和月之暗面等多家机构提出用于构建和扩展 CUA 的完全开源框架 OpenCUA，含注释工具、大规模数据集等，还构建旗舰模型 OpenCUA - 32B，公开代码、数据和模型。