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顶尖AI竟输给三岁宝宝，BabyVision测试暴露多模态模型硬伤

UniPat AI 等发布多模态理解评测集 BabyVision，测试显示多模态大模型纯视觉能力仅达三岁幼儿水平。其通过对比实验、细分任务评测，揭示模型系统性缺基础视觉能力，还给出新方向及发展建议。

扩散模型“顺序去噪”特性成速度提升瓶颈。西湖大学AGI Lab提出RDPO框架，不必改动模型本身，优化其“采样导航系统”，在多基准测试中取得领先图像生成效果，解决加速问题并提供RLHF对齐新范式。

来自多机构的研究团队提出GenEvolve，将开放图像生成建模为「工具编排轨迹」。它配置三类工具，经多轮决策完成生成。通过构建数据集训练，实验显示在多基准上表现出色，已开源模型、代码等。

Google新模型Gemini 2.5 Flash Image可在AI Studio体验。它有多图融合、角色一致性等能力，能实现自然语言编辑图像，速度快、价格低、API可用，虽有中文体验等问题，但有望让AI视觉工具进入工程化时代。

当地时间6月10日，OpenAI o3 - pro模型发布，ChatGPT Pro用户可通过API使用。它是o3子版本，在多领域表现出色，但响应慢，适用于对可靠性要求高的难题。目前临时聊天功能停用，不支持图像生成和Canvas。

一项来自多所高校和微软研究院的研究揭示AI模型价格倒挂现象，低定价模型可能产生更高实际开销。研究聚焦8个前沿推理模型和9个主流数据集，指出推理token是成本倒挂主因，且实际开销难以预测。

中国科学院计算技术研究所与上海交通大学团队提出多人物动画生成框架MultiAnimate，引入身份标识与空间关系建模方法，用双人数据训练，能扩展到多人动画生成，优于现有方法。

文章介绍了Monet模型，它实现了训练MLLM直接在连续隐空间思考的方法，内化视觉思考能力。还阐述了多模态模型隐式推理训练的难点，提出SFT+RL训练框架，构建数据集，经测试，Monet提升了视觉推理能力。

Omni-Effects是面向多样化定制视觉特效生成的统一框架，结合纯提示词驱动与空间感知提示，可精确控制特效位置。构建Omni - VFX数据集验证其有效性，在复杂场景有高鲁棒性。

南洋理工等机构团队提出基于文言文语境的自动化黑盒测试框架CC - BOS，利用果蝇算法和8维策略空间，暴露主流大语言模型安全盲区，实验显示对6款主流模型攻击成功率达100%。