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多模态模型具备“物理推理能力”了吗？新基准揭示：表现最好的GPT-o4 mini也远不及人类！

来自多机构研究人员构建PhyX基准测试，评估多模态模型物理推理能力。测试显示，即便表现最佳的GPT - o4 mini准确率仅45.8%，远不及人类的75.6%，且模型在多方面存在结构性缺陷。

本文讲述作者在不同场景的经历，展现豆包在大众心中的高认知度。还提及豆包用户规模领先、被业内人士使用、成内容创作热点等，且将深度嵌入春晚，或强化“AI = 豆包”印象。

商汤新开源的 8B 多模态模型 SenseNova U1，架构独特，图像评测表现好，信息图生成能力强、延迟低。它具备图文交错能力，适合自媒体、敏感行业等，有在线体验和开源代码入口。

今天凌晨，OpenAI 发布 GPT-6 Astra，公司称是多年研究成果。它在多项测试表现出色，编程、电脑操作等能力提升，还加强了安全措施。将面向部分用户及通过 API 和 AWS 推出。

大模型训练正从‘作坊炼丹’进化为‘工业微调’。OpenAI前CTO创立的Thinking Machines Lab推出Tinker，潞晨云微调SDK兼容其范式，实现算法设计与基础设施解耦，降低成本，提升人效，适用于多场景。

智谱开源 GLM - 5.1，数小时获两百万 + 阅读，海外反应更热烈。它在多个编码基准测试成绩优异，如 SWE - Bench Pro 全球第一。还能完成长程任务，有开发者已用其替换 Opus 4.6 节省成本，但速度问题待解决。

阶跃星辰团队探索自回归图像生成新路径，推出 NextStep-1。它直接在连续视觉空间自回归生成，架构简洁，实现端到端训练。模型有高保真生成和编辑能力，Benchmark 表现佳，但也面临稳定性等挑战。

现有Mobile/APP Agent依赖动作级奖励，难应对变化环境。淘天集团团队提出Mobile-R1框架，采用三阶段训练，结合任务级奖励，实验显示其表现超基准，团队还计划开源资源。

近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）在提升大型语言模型（LLM）推理能力上有关键作用，但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略，让模型自我合成变分问题形成自我提升循环，实验效果惊人。

因「人为配置」错误，Anthropic最强模型Claude Mythos细节泄露。它编程、推理能力超Claude Opus 4.6，还具备网络攻防能力，但也带来安全风险，Anthropic因担心被黑客利用暂未发布。