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大模型被确诊「视觉文盲」！多校联合提出MILO，为它植入空间想象力

空间推理是多模态大语言模型（MLLMs）应用关键挑战，当前‘语言描述式调优’让模型成‘视觉文盲’。多校联合提出MILO范式，结合视觉生成反馈与语言调优，还构建GeoGen数据集，经五大任务验证其有效。

本文是对极映科技创始人高鑫的独家专访。极映源于高鑫早年体验，团队具深厚经验。其模型回归底层定律，响应快。投资人看好，专家认为能解决痛点。高鑫谈技术、前景、商业化等，称有望引领物理仿真变革。

上海AI Lab等团队提出MathFusion，通过三种“融合策略”生成新的融合数据集MathFusionQA，仅用45K合成指令，在多基准测试中平均准确率提升18.0个百分点，增强模型解决数学问题的能力。

Amazon AWS AI的Q Developer团队发布两项训练网络安全大模型的新方法Cyber - Zero和CTF - Dojo。前者不依赖真实环境生成训练数据，后者构建实战环境让模型学发现漏洞，二者结合为AI白帽黑客成长提供路径。

在人工智能领域，推理语言模型在医学场景应用存在挑战，达摩院推出多智能体框架ReasonMed，提出医学推理数据生成新范式，开源百万级高质量数据集ReasonMed370K，验证了‘小模型 + 高质量数据’的潜力。

在大模型浪潮下，语音领域迎来“整合与统一”趋势。阿里蚂蚁团队推出端到端统一语音模型Ming - UniAudio，能在一个框架下完成识别、生成、编辑等任务，语音编辑能力创新，开发者上手简单。

阿里通义发布Z-Image基础图像生成模型，采用单流扩散Transformer架构，具核心创新技术。它是非蒸馏模型，支持完整CFG和负向提示，注重输出多样性和创意控制，已在Hugging Face开放下载。

STReasoner是首个结合时间序列、空间结构和自然语言的推理模型，能识别异常源、追踪影响路径。研究团队构建数据生成框架和评测基准，采用三阶段训练策略，模型在多任务表现优，成本低且泛化能力强。

面对Google等对手的竞争，OpenAI宣布进入‘红色警报’状态，下周将发布新推理模型硬刚Gemini 3 pro。Altman暂停部分项目，调配资源升级ChatGPT，重点修补‘模型行为’，提升产品体验，还注重图像生成。背后是融资需求压力。

随着内容创作智能化需求爆发，长时长、高质量数字人视频生成是痛点。字节跳动联合浙大推出商用级模型InfinityHuman，打破传统技术局限，解决身份漂移和细节失真难题，已实现多场景商用。