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ICLR 2026|原生多模态推理新范式ThinkMorph ,让文字与图像在统一架构中共同演化
NUS、ZJU 等联合提出「ThinkMorph」,主张文字与图像在统一架构「原生协作」。仅用 2.4 万条数据微调 7B 统一模型,视觉推理平均提升 34.74%,多项任务比肩或超 GPT - 4o 和 Gemini 2.5 Flash,还涌现新能力。
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。
GPT-5内测抢先公布:日常推理首次击败人类,编程数学科学问题能力都很强
疑似GPT - 5发布预告刚出,内测体验抢先释出。网友实测其推理能力首超人类,编程、数学等能力也出色,虽提升或没GPT - 3到GPT - 4明显,但市场竞争激烈,8月8日凌晨OpenAI发布或为GPT - 5。
AI4S设计的新抗生素通过湿实验!双层思考+多目标优化,主动发现「代谢不稳」并加约束
SAGA是新AI,采用双层思考机制,能主动审视需求、优化目标函数。在抗生素、纳米抗体等5大领域湿实验中表现出色,结果获科学家肯定,相关代码已开源。
OpenAI自研芯片内幕曝光!18个月前开始用AI优化芯片设计,比人类工程师更快
OpenAI与博通官宣合作,将共同部署10GW规模AI加速器。双方头头齐聚爆料合作契机与细节,OpenAI总裁称已用AI优化芯片设计,比人类工程师更快,且合作已持续约18个月。
突破高分辨率图像推理瓶颈,复旦联合南洋理工提出基于视觉Grounding的多轮强化学习框架MGPO
先进多模态大模型处理高分辨率图像有瓶颈,复旦和南洋理工研究者提出基于视觉Grounding的多轮强化学习方法MGPO,能让模型精准推理,还可使模型从答案反馈中涌现视觉定位能力,避免依赖昂贵标注。
CNSNS|西工大曹文博、张伟伟:克服优化求解器中的损失条件数瓶颈:一种良性损失函数
基于优化的偏微分方程求解方法受关注,但实际慢于经典迭代求解器。本文从条件数角度审视效率瓶颈,指出标准MSE损失导致条件数平方放大、减缓收敛。提出稳定梯度残差损失SGR,在收敛速度与稳定性间建立平衡,实验验证其有效性。
小米模型实现声音理解新SOTA!数据吞吐效率暴增20倍,推理速度快4倍 | 全量开源
小米全量开源MiDashengLM - 7B模型,它基于Xiaomi Dasheng和Qwen2.5 - Omni - 7B Thinker,实现声音理解新SOTA。性能领先,推理效率高,革新训练范式,全栈开源,将赋能多场景。
32k微调处理百万Token:21倍的推理加速,10倍的峰值显存节省,实现恒定内存消耗
现有大模型处理超长文档易内存爆炸、计算崩溃。阿里巴巴未来生活实验室推出CoMeT架构,有双轨并行记忆系统,能恒定内存、线性时间处理文本,在基准测试超主流方法,实现21倍推理加速和10倍显存节省。
让世界模型推理效率提升70倍:上海AI Lab用“恒算力”破解长时记忆与交互瓶颈
上海AI Lab联合多家机构开源Yume1.5,针对视频生成构建可交互“世界模型”的核心难题,提出时空信道联合建模(TSCM),实现近似恒定计算成本的全局记忆访问,展示了世界模型工程化落地的可行路径。