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复杂空间推理新SOTA，性能提升55%！中山大学新作SpatialDreamer
中山大学等机构推出SpatialDreamer，模拟人类空间认知过程，构建闭环推理流程，还提出GeoPO解决奖励稀疏问题，构建SpatialDreamer - SFT数据集。实验显示其在多基准达SOTA，为AI空间智能发展开辟新路径。
微软开源2025 ICML获奖框架，终结大模型多轮对话严重缺陷
微软开源2025年ICML获奖框架CoLLabLLM，可解决大模型多轮对话缺陷。它由四大模块构成，经多轮对话模拟和奖励优化模型。在三大基准平台测试显示，能在多样任务中高效协作。
The Batch: 855 | 为智能体而生
总部位于北京的 Moonshot AI 发布 1 万亿参数的 Kimi K2 系列大语言模型，包括预训练和微调版本。它输入输出能力强，架构独特，在多基准测试领先，支持工具调用，多家服务商已集成。
GPT-5的所有传言，以及，Sora 2？
OpenAI今晚1点举办直播，GPT - 5将亮相。发布前关键信息汇总，包括直播时长变长、GitHub泄露四个版本、三档定价策略、突破人类基准测试等，还或同步发布Sora 2。
比英伟达早，比李飞飞强，大晓Kairos原生一体化世界模型定义物理AI新路线
大晓机器人发布 Kairos 开悟世界模型，其首创“多模态理解 — 生成 — 预测”原生一体化架构，采用跨具身渐进式训练体系和“以人为中心”的数据金字塔，还实现端侧部署，在四大权威具身智能基准上全面登顶。
RL训练总崩溃？R1-Reward稳定解锁奖励模型Long-Cot推理能力
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但强化学习在奖励建模应用有挑战。快手等团队提出R1 - Reward，解决训练不稳定等问题，在基准上超SOTA模型，还在快手业务场景成功应用。
邱锡鹏老师团队发布VehicleWorld：让智能汽车真“智能”
邱锡鹏老师团队发布论文，构建高度仿真的智能座舱虚拟环境VehicleWorld，并提出基于状态的函数调用（SFC）方法。实验显示，SFC大幅提升任务执行准确率和效率，还构建了Vehicle Benchmark进行评估。
「听觉」引导「视觉」，OmniAgent开启全模态主动感知新范式
针对端到端全模态大模型痛点，浙江大学、西湖大学、蚂蚁集团联合提出 OmniAgent，它基于「音频引导」，用「思考 - 行动 - 观察 - 反思」闭环实现范式转变，在多基准测试中超越开闭源模型。
金山与华科发布多模态模型MonkeyOCR v1.5：文档解析能力超越PaddleOCR-VL，复杂表格解析首次突破90%
2025年6月以来多模态文档解析成前沿课题。MonkeyOCR v1.5是全新框架，在OmniDocBench v1.5等基准上全面突破，复杂表格等场景提升9.7%，采用两阶段解析管道和复杂表格处理方案。
上下文窗口限制被打破：Subquadratic推出了一个1200万Token的窗口
2026 年前沿模型宣传至少 100 万 Token 上下文窗口，但利用不佳。Subquadratic 推出能处理 1200 万 Token 窗口的模型，称可绕过问题，还将推 5000 万窗口模型，其 SSA 架构有优势，基准测试成绩佳。