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多模态文本智能白皮书发布！5大能力标准、11个行业案例全解析（附下载）
合合信息发布《文本价值觉醒，赋能智能决策——多模态大模型文本智能白皮书（2026）》，提出复杂文本智能五大核心能力标准，还通过11个真实行业标杆案例展示技术如何转化文档为决策力。
刚刚，智谱和华为搞波大的：中国首个国产芯片训练出的SOTA多模态模型！
智谱与华为合作开源新一代图像生成模型GLM-Image，是中国首个全程用国产芯片训练的SOTA多模态模型，擅长文字渲染，拿下多项榜单第一，API调用一张图只要0.1元，还解析了其技术架构。
名师一定出高徒？清华团队最新揭秘：别再迷信大模型蒸馏的「免费午餐」
当下大模型后训练中，On-Policy Distillation（OPD）成明星技术，业界采用后报告性能提升。但清华团队研究发现，换更强Teacher，Student性能可能无提升甚至倒退。研究揭示蒸馏成败条件，深挖对齐机制，还给出拯救失败蒸馏的方法。
FACTS 基准测试套件问世，用于评估大型语言模型的事实准确性
FACTS 基准测试套件由 FACTS 团队与 Kaggle 联合开发，基于原 FACTS Grounding Benchmark 增加三个新基准，可从四个维度评估大模型事实性。初步结果显示进展与挑战并存，多模态成难题。
68页论文再锤大模型竞技场！Llama4发布前私下测试27个版本，只取最佳成绩
《排行榜幻觉》论文指出Chatbot Arena存在问题，如少数大厂私下多版本测试选最优、数据访问不平等、用Arena数据训练可提性能、模型被大量静默弃用等，研究团队给出改进建议，官方也进行了回应。
一个省略号提示+强化学习搞定大模型“过度思考”，中科院自动化所新方法：从强制推理到自主选择
中国科学院自动化研究所联合鹏城实验室提出AutoThink方法，用省略号提示和多阶段强化学习，让推理大模型依题目难度自主切换思考模式，解决过度思考问题，在多数据集验证有效。
OpenAI谈：大模型为什么会有幻觉？如何避免？
OpenAI论文探讨大模型幻觉问题，指出评测缺陷，像多数AI模型评测非对即错，模型为得分会瞎猜。还从预训练和后训练阶段剖析根源，提议改造评测，引入置信度阈值和错误惩罚机制。
Attention真的可靠吗？上海大学联合南开大学揭示多模态模型中一个被忽视的重要偏置问题
上海大学曾丹团队联合南开揭示Vision - Language Models中普遍的attention偏置问题，提出无需重训的去偏方法，在多模型、策略及基准上验证有效性，为多模态模型部署提供新思路。
这个开源模型的UI审美碉堡了~
当下流行基于大模型生成HTML源码可视化文本内容，网页审美对模型很难。早期用Claude 3.7，后有DeepSeek V3 0324等。Tesslate开源基于Qwen微调的模型，尺寸全，审美佳，想象空间大。
蚂蚁再把医疗AI卷出新高度！蚂蚁·安诊儿医疗大模型开源即SOTA
蚂蚁集团联合多方开源的医疗大模型蚂蚁·安诊儿（AntAngelMed），一经发布就登顶多项医疗基准测试榜单，是迄今参数规模最大的开源医疗模型，应用门槛低，为行业示范出一条清晰路径。