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腾讯混元数字人团队发布Moral RolePlay基准，揭秘大模型的「道德困境」

腾讯混元数字人团队和中山大学推出「Moral RolePlay」测评基准，评估大模型扮演多元道德角色能力，揭示顶尖AI模型演不好反派，暴露模型理解社会心理复杂性的局限，还给出未来对齐技术方向。

清华和IDEA研究人员提出新框架GUAVA，可0.1秒从单图创建上半身3D化身。它解决了现有方法在ID一致性、效率等方面的局限，实验显示其在渲染质量和效率上优于现有2D和3D方法，代码已开源。

MIT CSAIL团队提出递归语言模型RLM，不改动模型架构，让GPT - 5、Qwen - 3等模型具备千万级token超长文本处理能力。它将上下文处理“外包”，实验显示其处理规模超前沿模型，复杂任务优势显著，多数场景性价比高。

特拉维夫大学团队开发新方法，给LLM推理任务装进度条，控制推理深度和速度。提出“思维进度向量”TPV预测推理位置，干预TPV可“超频”“降频”，模型已在GitHub开源。

《自然·人类行为》研究指出，在线辩论中，大语言模型根据对手特征个性化论点时，比人类更具说服力。实验显示，与GPT - 4辩论的参与者有81.7%更高概率认同其观点，应加强对大模型舆论操控的监管。

2025年诺贝尔化学奖成果MOF曾因稳定性差、成本高，实际应用寥寥。如今，海外华人科研团队用其造出纳米级液体芯片，能执行逻辑运算，有记忆效应，成果发表在Science子刊。

东南大学耿新团队针对模型多任务融合问题提出论文《Model Merging in the Essential Subspace》。指出多任务融合失败源于关键方向重叠冲突，提出 ESM 方法，能让不同任务在模型中稳定共存，实验显示其性能更优。

北大王选所彭宇新团队在论文中提出TARA方法，引入生物分类学知识与多模态模型中间表征对齐。实验显示，TARA能提升模型层级识别和未知类别识别能力，还可加速训练收敛，计算开销小。

现有AI生图工具在结构化图像生成上问题多，理解与生成能力有鸿沟。港中文等校联合团队提出首个综合性方案，涵盖数据集构建、模型优化、评估基准三大模块，助多模态模型画准图，推动其发展。

在大模型竞争激烈的当下，中国出海团队SeaArt（海艺）用2.5年超越Midjourney等，成全球访问量第一的AI内容创作社区。它打造AI原生内容生态，SeaVerse开启全模态时代，还靠洞察用户、游戏基因等优势制胜。