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大模型一年内就会吞噬 Harness！Google AI Studio负责人：深耕垂直领域才是创业公司唯一生路

Google AI Studio负责人Logan认为，大模型一年内将吞噬Harness，90%的Agent中间件公司最多存活12个月。创业公司应深耕垂直领域，Google用Anti - Gravity平台串联产品，推动智能体发展，且模型后训练潜力巨大。

周末美团开源LongCat - Flash大模型，参数量560B，推理速度达100 token/s，成本低，在Agent工具调用表现超Kimi - K2。它有Zero - Computation Experts和ScMoE创新，不过市场表现未获太多认可。

招商局狮子山人工智能实验室团队用RLVR让模型“自学”，构建L0系统，含NB - Agent框架和端到端强化学习训练流程，开源相关内容。测试显示L0显著提升模型性能，展现强大泛化能力。

智谱开源视觉推理模型 GLM-4.5V，还同步开源桌面助手应用。此模型视觉推理能力强，在图像识别、视频理解、前端复刻、图表处理等多方面表现出色，技术创新使其达开源 SOTA 水平，推动行业注重实用价值。

作者喜提DeepSeek识图模式灰度测试，实测发现其非思考模式速度快，推理有幻觉；思考模式推理慢且冗长。实用功能如OCR、复原HTML较靠谱，但色盲测试偶翻车。该模式或用独立视觉模型，且多模态进展超预期。

人大窦志成教授团队联合OPPO研究院提出DeepImageSearch图像检索新范式，将其从“逐张语义匹配”推向“语料库级上下文推理”。团队构建评测基准DISBench，用ImageSeeker框架评测主流模型，结果显示最强模型单次完美解决查询比例不超三成。

BIGAI与中科大等团队提出MILR，通过测试时隐空间推理，在不更新模型参数下优化图文表示，提升复杂图像生成能力。该方法在多基准测试达SOTA，还探讨了测试时扩展与奖励模型，未来有诸多拓展方向。

10月14日凌晨，蚂蚁万亿级思考模型Ring-1T正式登场，这是全球首个开源的万亿参数思考模型。它在多项基准测试中表现出色，数学能力达IMO银牌水平，还展示了强大的代码、推理、写作等能力，其背后是IcePop算法与ASystem框架的支撑。

南大团队研究LLM在多操作数加法中的内部表征结构，发现算术状态呈高度结构化几何流形。提出等本位和轨迹与噪声量化模型，解释模型算错加法原因，还设计推理时纠错方法。

视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）在机器人操控领域潜力大，但应对长时序或精细操作任务时性能下降，根源是缺乏三维空间感知与推理能力。中国科学院自动化研究所与灵宝 CASBOT 提出 QDepth - VLA 模型，提升了机器人空间推理与操控精度。