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The Batch: 866｜GPT-5 起飞遇乱流
OpenAI推出GPT - 5及其系列模型，涵盖多种类型，有新功能与性能提升。但发布中路由器故障等问题让用户失望。它在部分基准测试表现佳，不过抽象推理能力有不足，还回顾了发布历程。
ACL 2025杰出论文！用能力显著向量让大模型下游任务性能预测更精准
上海人工智能实验室与复旦大学联合研究成果《Capability Salience Vector》获ACL 2025杰出论文奖。提出能力显著向量（CSV）解决验证损失与下游任务能力脱节问题，实验验证其提升了下游任务表现可预测性。
图灵奖得主Sutton再突破：强化学习在控制问题上媲美深度强化学习？
图灵奖得主Richard S. Sutton认为未来AI发展需靠强化学习。他将2024年的SwiftTD算法拓展到控制领域，提出Swift - Sarsa算法，还设计操作性条件反射基准测试。实验显示，结合预处理方法，其性能或媲美深度强化学习。
ICML 2025 | 大模型能在信息不完备的情况下问出正确的问题吗？
当前大语言模型推理研究多聚焦被动推理，主动推理研究少，制约其在现实场景应用。为此提出 AR - Bench 基准评估大模型主动推理能力，实验显示大模型主动推理能力严重不足，并指出后续拓展方向。
重磅！OpenAI深夜发布ChatGPT Agent：AI打工人正式上线「附发布会全程视频」
OpenAI推出ChatGPT Agent，它整合Operator远程浏览器和Deep Research能力，Pro、Plus和Team用户可激活。能完成复杂任务，有强大工具集，性能在多基准测试超人类，但OpenAI因能力增强启动最高安全保障。
单向VLM变双向！人大斯坦福等提出MoCa框架：双向多模态编码器
人大、斯坦福等机构提出MoCa框架，将单向视觉语言模型转化为双向多模态嵌入模型。它通过持续预训练和异构对比微调，解决传统模型局限，在多模态基准测试中表现优异，尤其小规模模型性能突出。
LeCun团队揭示LLM语义压缩本质：极致统计压缩牺牲细节
图灵奖得主LeCun团队提出全新信息论框架，对比人类与LLM语义压缩策略。通过构建人类概念分类基准、选30+LLMs，发现LLM虽有语义组织能力，但难处理细粒度差异，侧重统计压缩，人类更重细节语境。
ICML 2025 Oral工作再升级！上海AI Lab联合复旦、港中文推出支持更长视频理解的最佳工具VideoRoPE++
上海AI Lab联合复旦、港中文推出支持更长视频理解的工具VideoRoPE++。它确定了将RoPE应用于视频的关键特性，构建评测基准V - RULER，提出外推方案YaRN - V，在多任务中优于先前RoPE变体。
强化学习新发现：无需数学样本，仅游戏训练AI推理大增
莱斯大学、约翰斯・霍普金斯大学和英伟达研究团队有颠覆性发现，让多模态大语言模型玩简单游戏，无需数学样本，就能显著提升其多模态推理能力。提出的ViGaL方法在多个基准测试中表现出色。
真实联网搜索Agent，7B媲美满血R1，华为盘古DeepDiver给出开域信息获取新解法
华为诺亚方舟实验室提出 Pangu DeepDiver 模型，实现 LLM 搜索引擎自主交互新范式。它用真实互联网数据训练，在 WebPuzzle 等基准测试中，7B 的 DeepDiver 媲美 671B DeepSeek - R1，展现强大信息获取与泛化能力。