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OCR-Reasoning：揭秘多模态大模型在复杂图文推理中的真实能力
主流OCR评测基准聚焦信息抽取任务，而图文推理任务缺乏系统性评估标准。OCR - Reasoning可系统性评估多模态大模型深度推理能力，还给出多种推理示例，并展示了测评Qwen2.5 - VL - 7B模型的代码。
SpAItial发布超逼真3D空间基础模型
德国AI初创平台SpAItial获1300万美元种子轮融资，发布超逼真3D基础模型。其核心技术能理解3D世界，可基于文本或图片生成3D场景，在多领域有革新可能，虽有竞争，但未来有望推动AI三维突破。
什么！我把SQL编辑器装进了大模型？
文章介绍基于约束解码技术，结合CFG、Jinja模板和XGrammar框架，为大模型SQL生成配备“编辑器”。它能保证语法正确、遵循规则，还具灵活性。但面临约束干扰和性能瓶颈，未来可简化配置惠及更多用户。
AgentCPM-Explore开源，4B 参数突破端侧智能体模型性能壁垒
清华大学等联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型，基于 4B 参数在深度探索类任务表现出色，有打破参数壁垒等亮点，还全流程开源，解决小模型性能提升挑战，邀伙伴共建端侧智能体生态。
首个GUI多模态大模型智能体可信评测框架+基准：MLA-Trust
MLA-Trust 是首个针对 GUI 环境下多模态大模型智能体的可信度评测框架，构建了涵盖四核心维度的评估体系，对 13 个模型深度评估，揭示可信度风险，还提供评估工具箱，推动其可靠部署。
Scaling 时代落幕：Ilya 眼中下一代 AI 的关键，不在模型，在人类
深度学习亲历者 Ilya Sutskever 认为单靠扩大模型规模推进 AI 的时代已结束，未来关键在于解决 AI 泛化难题。他指出当前模型评测与现实能力脱节，人类泛化能力强或源于进化，还探讨了价值函数等内容。
从GPT-2到gpt-oss，深度详解OpenAI开放模型的进化之路
OpenAI 近日发布 gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b 两个开源模型，Sebastian Raschka 发布博客对其详细分析，回顾自 GPT - 2 以来 AI 社区进步，还与 Qwen 3 比较，介绍架构、训练、推理等细节。
国产模型编程能力卷到这个程度了？MiniMax-M2.5 深度实测
文章深度实测MiniMax-M2.5编程能力，用其开发多款游戏和点名工具，结果出色。还分析其底层技术，如原生Agent RL框架、过程奖励机制等，指出它性价比高，虽有不足但值得关注。
大语言模型为何会“说谎”？6000字深度长文揭秘AI意识的萌芽
2023年12月至2024年5月，Anthropic发布三篇论文，证明大语言模型会“说谎”，揭示了堪比人类心理的四层心智架构，可能是人工智能意识的起点。论文还分析了AI“说谎”原因，展示其意识萌芽，引发对赋予AI意识后果的思考。
生成式推理再排序，可能会是LLM4RecSys的新突破口吗？
Meta AI研究者尝试把推理模型引入推荐系统再排序阶段。论文通过监督微调等赋予模型推理能力，超LLM4Recsys标杆。中期内化物品语意ID，生成推理路径，推理赋能再排序，披露重排序提升空间。