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Gemini 3 Flash 发布，多、快、好、省，Coding 能力不输大哥Gemini 3 Pro

Google DeepMind 发布 Gemini 3 Flash，成本极低。它在多项测试表现出色，速度快、效率高，代码能力超 Gemini 3 Pro，获企业客户好评，今日起向全球开发者和普通用户推送。

DeepMind研究科学家Jon Richens团队在ICML 2025发表论文，从第一性原理证明智能体就是世界模型，回答了AI界多年的根本问题，还带来多个有趣推论，引发AI社区热烈讨论。

中国人民大学等团队推出 OmniGAIA 新基准及 OmniAtlas 训练框架。OmniGAIA 含 360 个高难度任务，覆盖多领域。实验显示闭源与开源模型差距大，OmniAtlas 显著提升开源模型表现，并指出未来全模态智能体发展方向。

2025年5月9日，雷峰网等举办“具身智能之VLA的实践与突破”线上圆桌沙龙。多位专家探讨VLA定义、起源、技术路线等，指出其面临推理、数据等瓶颈，还讨论了与强化学习结合、数据选择、提升泛化性、长程任务及落地场景等问题。

Claude Opus 4.7发布48小时口碑两极撕裂。官方榜单并列全球第一，但逻辑推理公开测试成绩暴跌，token消耗涨35%，旧接口报错，用户吐槽「更贵、更蠢、更爱顶嘴」，Anthropic虽解释却难平用户怒火。

MMAR基准测试对30款音频相关模型进行测试，结果显示，多数开源模型面对复杂音频推理任务远未达实用水平，音乐任务中所有模型表现不佳，且有显式推理能力的模型表现更优。

AI后训练依赖监督微调或程序化检查器，但很多有价值任务缺这两种资源。Meta超级智能实验室等机构研究者提出CaT方法，把推理时额外计算当教师信号，为大模型提供监督，实验显示效果显著。

上海交通大学联合北京通用人工智能研究院提出EAR范式，构建AMAZE基准，分析图像编辑模型视觉推理能力。研究发现模型零样本表现弱，扩散式模型更适合视觉规划，CoT效果不稳定等。

AI Agent处理复杂任务时显存、算力问题凸显，MIT和新加坡国立大学联合提出MEM1框架。它基于强化学习，让智能体学会管理记忆，实现近似常量级显存开销，在多方面表现超越大模型。

9月17日，梁文锋担任通讯作者的DeepSeek - R1推理模型研究论文登《Nature》封面，它是全球首个经同行评审的主流LLM。不靠人工标注，靠强化学习激发推理能力，学会‘自我反思’，在多任务上优于传统模型。