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Monet：赋予多模态大模型如人类一般的抽象视觉思考能力

文章介绍了Monet模型，它实现了训练MLLM直接在连续隐空间思考的方法，内化视觉思考能力。还阐述了多模态模型隐式推理训练的难点，提出SFT+RL训练框架，构建数据集，经测试，Monet提升了视觉推理能力。

合肥工业大学团队提出大模型存在‘隐藏的真伪认知’，论文让模型用此给推理‘打分’，过滤错误推理链。通过多层注意力头探测、构建预测器和新推理扩展策略，提升了推理链稳定性，实验效果优异。

随着文本领域思维链推理机制成功应用，研究者将其引入视觉理解任务。现有模型有局限，本文提出UV - CoT新框架，设计无监督数据生成与偏好优化机制，提升模型能力，摆脱对人工标注依赖。

继上周开源三连发后，阿里昨晚开源全球首个 MoE 架构视频生成模型 Wan2.2，具电影级美学控制能力。它有 MoE 架构创新等四大技术亮点，可在 Hugging Face 和阿里魔搭社区下载。

GLM - 5.2在CritPt密闭物理数据集测试中表现亮眼，与Claude Opus 4.8得分并列，远超其他开源模型，还击败多款闭源模型，实现4.5倍代际飞跃，标志开源模型科学推理能力进步。

智谱基于GLM - 4.5打造的开源多模态视觉推理模型GLM - 4.5V，在42个公开榜单中41项夺得SOTA。其功能丰富，玩法升级，还为企业与开发者提供高性价比方案，是100B参数级SOTA标杆。

Memvid将文本数据编码为视频，改变AI记忆管理，实现百万级文本块闪电语义搜索和亚秒级检索。它存储高效、轻量级、可离线，应用场景广，还给出安装、使用、配置等说明，并与传统方案对比。

东方理工陈云天等团队在论文中提出让视频扩散模型学习“潜在科学知识”的框架，方法分三步，在流体和台风数据实验中表现超主流方法，展示生成式AI在科学建模的探索。

UC Berkeley团队提出新训练方法Intuitor，大模型无需接触真实答案，仅优化自身信心就能学会复杂推理。该方法无需外部奖励信号或标注数据，用模型自身置信程度作内在奖励信号，在多任务表现良好。

随着高分辨率图像与长视频处理需求增长，大型视觉语言模型推理效率成瓶颈。V²Drop从视觉Token内在变化量出发，采用多阶段渐进式剪枝策略，实现无损加速，在图像和视频理解场景表现卓越。