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更长的推理链反而导致更多幻觉，MLLMs 幻觉解法仅「抄作业」还不够？摘要
近日，斯坦福等校学者发现，更长推理链会让 MLLMs 产生更强幻觉。MLLMs 幻觉不仅涉及语言偏差，还有跨模态语义失配。主流多模态架构在结构设计和训练机制上的潜在失衡，是幻觉频发的主因。
直播预告：小众细分赛道也能实现百万级用户？和咔皮记账聊聊初创AI APP如何突围｜AI产品Time
量子位智库的AI产品Time是聚焦AI产品的1v1深度访谈节目。6月19日20:00 - 21:00，邀请咔皮记账产品负责人张洋，解析其6个月用户破百万的成功经验，为大家带来启发。
从 SQL 到自然语言，下一代 Lakehouse 为何必须「AI 优先」
随着大模型技术爆发，数据分析范式重构，未来数据多模态、分析复杂、查询方式转变。文章指出构建下一代 AI-First Lakehouse，要在存储计算、内核能力、架构适配、平台自治等方面升级，打破数据壁垒。
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。
AI们数不清六根手指，这事没那么简单。
作者测试发现Grok4、OpenAI o3等多模态模型都将六指图数成五指，仅Claude 4偶尔答对。研究揭示大模型看图片用记忆而非视觉，易受刻板印象影响，在工业等场景或引发严重后果。
错过它＝落伍！只用一张照片+14秒，腾讯开源 HunyuanVideo-Avatar 带你玩转多角色数字人
HunyuanVideo-Avatar 是腾讯混元团队最新开放的多模态数字人生成模型。上传一张人物图片，再配上一段音频，模型即可在约 14 秒内输出分辨率最高 720p、情绪可控、动作丰富且支持多角色同屏的短视频。
GitHub 狂飙 2.5 万标星，这款「会自愈」的 Python 爬虫框架杀疯了！
GitHub上爆火的Scrapling项目，是自适应Web爬虫框架。它能让爬虫‘学习’和‘适应’，解析器可自动定位元素，请求器能绕过反爬系统，性能强且支持多种会话类型，还能与AI工具集成。
8B硬刚72B！MiniCPM-V 4.5技术报告正式出炉
行业首个具备“高刷”视频理解能力的多模态模型MiniCPM-V 4.5技术报告发布，提出三项关键技术，使模型在多任务达同级SOTA，8B参数规模超72B模型，推理快，开源后获社区好评。
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。
FairyGen：AI 把孩子的画“动”起来，个性化教育和动画创作
FairyGen 能将孩子画作变成卡通短片，通过多模态大语言模型构思分镜脚本，采用分层建模处理前景人物动作与背景动态。其生成流程分四阶段，但也存在前景角色重建不准、背景生成不稳定等问题。