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带图推理碾压同类开源模型！港中文微软等开源OpenThinkIMG框架，教AI学会使用视觉工具

港中文、微软等联合推出OpenThinkIMG开源框架，解决AI使用视觉工具面临的集成难、缺数据、适应差等问题，还公开核心技术V - ToolRL。该框架在图表推理任务上表现超GPT - 4.1，为下一代AI智能体提供基础。

腾讯混元3D团队推出业界首个高质量原生3D组件生成模型Hunyuan3D - Part。现有3D生成算法有局限，该模型提出新范式，含P3 - SAM和X - Part，在多数据集评估中超越现有工作，还给出体验地址和论文地址。

中国科学院磐石研发团队提出新型“神经 - 符号”融合规划器，融合神经与符号规划系统优势，借鉴人类运动学习机制构建双向规划机制，在规划覆盖率和效率上显著超越OpenAI o1，已加入“磐石·科学基础大模型”。

加拿大滑铁卢大学与TikTok新加坡的华人团队提出全新训练框架General - Reasoner，让Qwen系列大模型跨领域推理准确率提升近10%，在多项基准测试中超越GPT - 4o。该框架有全领域推理数据集和生成式答案验证器两大创新。

清华大学等联合提出高通量视觉高保真仿真器GS - Playground，被RSS 2026录用。它解决现有仿真器渲染开销高、资产制作依赖人工、Sim2Real迁移鸿沟大等问题，是全栈重新设计的仿真基础设施。

文章引入 SceneSplat，首个在 3DGS 上原生运行的端到端大规模 3D 室内场景理解方法，提出自监督学习方案，构建发布 SceneSplat - 7K 数据集，在多个实验中达 SOTA 效果。

AI 原生创业公司 Every 仅 15 人，工程师几乎不写代码，却发布多款 AI 产品，运营咨询部门年收入数百万。其联合创始人 Dan Shipper 分享工作流程，称 AI 不会大规模抢岗，通才更吃香，还盛赞 Claude Code 等工具。

在医疗AI领域，模型静态评测与临床问诊能力存在断层。清华刘洋团队提出DOCTOR - R1，将临床问诊建模为POMDP，用强化学习训练。实验验证了其有效性，对医疗AI发展有深远启示。

大型推理模型存在「过度思考」问题，训练混合推理模型易出现奖励欺骗。南大等团队提出 TNT 方法，利用思考模式解答部分为问题动态设非思考模式 token 上限，解决奖励欺骗，实现准确率与效率双赢。

大神Karpathy预言只有复杂UI界面、不提供文本交互的应用将被淘汰，还点名Adobe、CAD。他言论引发讨论，支持者强调后端接口，反对者认为专业软件有其价值。此外，他还批判大模型编程‘重生成轻判别’。