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腾讯与中科院联合提出R-4B，一个能自动决定是否思考的多模态大模型

多模态大语言模型“始终思考”模式有缺陷，腾讯混元团队与中科院自动化所联合提出R - 4B，通过双模式退火训练和双模式策略优化实现自动思考，在多评测中达SoTA，省资源且效果好。

最新研究推出 EMMA 基准测试，揭示顶尖多模态大语言模型在深度视觉与文本融合的复杂多模态推理上显著不足。该研究已被 ICML 2025 接收，代码数据开源。实验表明，现有模型与人类专家差距大，视觉推理是核心瓶颈。

小米官宣MiMo-V2家族三款新模型Pro、Omni和TTS，其中Pro就是此前占领OpenRouter调用量榜单第一的神秘模型Hunter Alpha。它参数规模万亿，性能亮眼，Omni和TTS也实力强悍，此前身份引发全球网友好奇。

在多模态大模型发展中，多教师知识蒸馏成提升性能关键，但教师模型存在“概念漂移”问题。悉尼科技大学团队提出 APO 框架，将模型间“漂移”转化为动态负约束，解决多模态大模型多师蒸馏概念对齐难题，工作被 ICML 2026 接收。

在北京海淀文化沙龙上，大家探讨AI如何重塑内容生产。海淀有105款备案大模型，占全国五分之一。快手可灵月入超1亿，AI音乐大模型让创作大众化，投资人捕捉到AIGC创业潮，新的内容生产秩序正被改写。

苹果联合港大开源扩散大语言模型DiffuCoder，用扩散模型+强化学习策略，性能提升4.4%。研究还提出耦合梯度奖励策略优化方法，建立原生RL训练框架，探究了dLLM的生成机制等问题。

蚂蚁集团联合多方开源的医疗大模型蚂蚁·安诊儿（AntAngelMed），一经发布就登顶多项医疗基准测试榜单，是迄今参数规模最大的开源医疗模型，应用门槛低，为行业示范出一条清晰路径。

强化学习虽提升大语言模型表现，但面临探索难题。字节跳动等团队提出FR3E框架，分两阶段重建探索机制，在多数学推理基准实验中显著优于强基线，为大模型强化学习提供新范式。

本文分享 ACL 2025 最佳论文，指出预训练大模型存在‘抗对齐’的 Elasticity 现象，即对齐微调只是暂时拉伸，后续微调会让其迅速弹回预训练分布。研究量化该概念，用‘压缩理论’刻画对齐并实验验证。

Reddit上“中国开源AI模型席卷美国初创”帖子爆火。a16z合伙人Martin Casado称80%美国AI初创融资路演用中国开源模型。Design Arena榜单前16名开源模型全是中国的，中国开源模型优势尽显。