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OpenAI自曝：AI推理砸钱越多，碾压人类越狠！

OpenAI研究员探讨推理模型时代。Noam Brown强调预训练和推理范式，指出当前AI胜在通用性。推理范式成本低、效果好，如o系列模型表现出色。首席经济学家谈AI经济影响，称其重塑企业格局。

美国麻省理工学院李巨团队在Nature发表论文，展示多模态机器人平台CRESt。它结合多模态模型驱动的材料设计与高通量自动化实验，大幅提升催化剂研发速度和质量，还解决了实验结果可重复性不足问题。

云栖大会上通义万相2.5系列模型亮相，包含四大模型，视频生成模型实现音画同步突破，降低电影级视频创作门槛。它创作能力全方位升级，支持多种模态输入，采用原生多模态架构。

S-Lab等机构研究员提出Puffin统一多模态模型，它能整合理解相机参数与按参数生成对应视角图片的能力。通过“用相机思考”和400万组数据训练，解决此前模型问题，还构建相关数据集和评测基准，性能出色。

阶跃星辰多模态智能团队开源STEP3-VL-10B多模态模型，仅100亿参数却性能惊人。它采用了独特的架构、训练策略与推理机制，在多任务上表现出色，为小模型发展提供新思路。

7月26日，人工智能教父Geoffrey Hinton与周伯文教授进行17分钟对话，谈及AI多模态大模型前沿、“主观体验”和“意识”等话题。Hinton认为当今多模态聊天机器人已有意识，还探讨了训练善良AI及AI推动科学进步等问题。

多模态有害信息检测是网络内容安全治理的重难点，多模态模型在有害内容检测上有瓶颈。剑桥大学团队提出RA - HMD框架，通过两阶段微调与结构增强，结合检索增强，提升检测性能，被EMNLP 2025接收。

本文介绍全新范式 Agentic Web，它由 AI 智能体组成，用户发目标，AI 自动完成任务。文章从多方面解析这场范式革命，还阐述应用场景、面临挑战，指出其是互联网重大转折，但落地需解决诸多难题。

文章以阿里云DataWorks为例，介绍通过浏览器录制插件捕获请求数据，结合AI编程工具生成接口封装与测试用例，解决复杂平台自动化测试难题，对比传统与新范式，剖析新范式优势、协作机制等。

风雨飘摇的Meta发布重量级论文《Agent Learning via Early Experience》，提出「早期经验」新范式，让AI智能体「无师自通」，为突破强化学习瓶颈提供新思路。该范式结合两种策略，实验效果显著，还指出了局限与未来方向。