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中科院类脑大模型SpikingBrain，2%数据，百倍速度
中国科学院自动化研究所李国齐、徐波团队发布全球首款大规模类脑脉冲大模型SpikingBrain 1.0。它处理长文本比主流Transformer模型快超百倍，训练数据仅为2%。该模型采用新架构，降低计算复杂度，还可转换现有模型，且在国产GPU完成训练。
图灵奖得主LeCun最后警告Meta！我搞了40年AI，大模型是死路
图灵奖得主Yann LeCun预计将很快离开Meta。因Meta风向转变，LeCun失势。他投身AI研究40年，认为大语言模型是死路，世界模型才是未来，或为此离开Meta并计划创业。
等等，MiniMax H3不是刚发布吗？怎么就卷到几分钱的价格了……
MiniMax新发布的视频模型H3在多模态能力出色，霸榜Artificial Analysis榜单。但开源模型有部署和成本难题，秘塔AI上线该模型，免部署，2K方案0.15元/秒，768P方案0.09元/秒，降低创作门槛。
突破高分辨率图像推理瓶颈，复旦联合南洋理工提出基于视觉Grounding的多轮强化学习框架MGPO
先进多模态大模型处理高分辨率图像有瓶颈，复旦和南洋理工研究者提出基于视觉Grounding的多轮强化学习方法MGPO，能让模型精准推理，还可使模型从答案反馈中涌现视觉定位能力，避免依赖昂贵标注。
“心内推理”：一种动态多模态潜在空间推理范式 | 直播预约
当前多模态大模型推理效率低、稳定性不足。本次分享将介绍DMLR，它无需额外训练，仅在推理阶段生效，通过在潜空间优化潜在思考token、引入关键视觉信息，实现高效稳定的多模态推理。
多模态 +Agent 在培训与教育领域的应用｜QCon 北京
4月16 - 18日，QCon全球软件开发大会将在北京举办，聚焦Agentic AI等前沿话题。北银金科尹辰轩将分享《多模态 + Agent在培训与教育领域的应用》，探讨多模态模型推动AI场景扩充等内容。
美团开源全模态，比肩顶级闭源模型，开源新SOTA
美团LongCat团队发布5600亿参数开源全模态模型LongCat - Flash - Omni，它有端到端全模态架构，能实现毫秒级实时音频 - 视觉交互。该模型训练采用渐进式策略，工程上有高效技术支撑，在多基准测试表现出色。
OpenAI的开源，补全了亚马逊云科技模型生态的最后拼图
8月5日OpenAI上线两款开源模型，亚马逊云科技随即在旗下平台上线。此前微软借合作优势使Azure高速增长，如今OpenAI开源，亚马逊云科技模型生态更丰富，其产品受客户好评，增长势头难挡。
只因一个“:”，大模型全军覆没
一篇论文发现冒号等符号、“Thought process：”等语句能欺骗LLM，让虚假回答通过。实验表明所有测试模型都会触发假阳性响应。研究人员构建新“评委”模型Master - RM，可让假阳性率接近0%。
答对了却没看图？EASE给多模态RLVR装上「视线校正器」
强化学习与可验证奖励提升视觉语言模型推理能力，但存在答案奖励只知对错、不知证据区域问题。哈工大等团队提出EASE，把标注证据区转为目标分布，监督空间注意力，推理无额外标注，实验成绩优异。