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挤干大模型高分「水分」！最强模型仅49分，南大傅朝友发布Video-MME-v2
南京大学傅朝友团队在 Google Gemini 评测团队邀约下推出视频理解新基准 Video-MME-v2。它有创新的分层能力体系与组级非线性评分，揭示模型与人类的巨大鸿沟、传统 Acc 指标虚高、“Thinking”并非总是增益等现象。
边画边想！多模态Reasoning迎来巨大提升！
论文指出文本无法精准表达空间关系，现有视觉语言模型（LVLM）在空间推理上是短板。ViLaSR让模型直接画图推理，经三阶段训练，在五大空间推理测试中表现出色，还开源资源，有望带来机器认知升维。
ICML 2025 Spotlight | 多模态大模型暴露短板？EMMA基准深度揭秘多模态推理能力
最新研究推出 EMMA 基准测试，揭示顶尖多模态大语言模型在深度视觉与文本融合的复杂多模态推理上显著不足。该研究已被 ICML 2025 接收，代码数据开源。实验表明，现有模型与人类专家差距大，视觉推理是核心瓶颈。
一篇综述：知识图谱的3种类型，6大推理任务
知识图谱（KGs）在认知智能系统中作用关键，知识图谱推理（KGR）能基于现有事实推断新知识。文章综述了3种知识图谱类型、6大推理任务，介绍推理方法、应用，还指出KGR面临的挑战与机遇。
强化学习之父：LLM主导只是暂时，扩展计算才是正解
新晋图灵奖得主、强化学习之父Richard Sutton在新加坡国立大学演讲时预测，大模型主导是暂时的，未来五年甚至十年内不是技术前沿。他认为AI应从依赖人类数据转向体验学习，强化学习潜力需靠扩展计算支撑。
原力灵机发布Realtime-VLA V2：从遥操作到真实部署，VLA提速的系统解法
原力灵机发布《Realtime - VLA V2》技术报告，在VLA控制下让机器人快速运动。实现数倍于遥操作采集训练数据的速度执行VLA，解决了遥操作数据采集、时序延迟等问题，还通过“油门式采集”提升速度，但离人类性能仍有差距。
小冰之父李笛智能体创业，公司取名Nextie！陆奇是股东
12月7日陆奇2025秋季「奇绩创坛路演日」，李笛压轴登场公开新创业公司明日新程（Nextie）。新团队由小冰核心初创团队构成，正计划启动千万美元融资，陆奇旗下奇绩是股东之一。公司想通过群体智能让AI有「认知」，产品预计明年1月7日上线。
11 年前的那张图，又火了
一张2015年关于AI的智能曲线图近日在X上刷屏，马斯克也进行了转发。该图作者Tim Urban将AI分为ANI、AGI、ASI三个层级，指出人类习惯线性思考，但AI进步是指数级的。如今AI发展加速，其能力边界不断扩张。
Grok 4刷新ARC-AGI-2纪录：15.9%碾压所有公开模型，我们离AGI还有多远？
xAI的Grok 4在ARC-AGI-2测试中获15.9%，成全球最强公开AI模型。ARC Prize主席还原测试过程，虽成绩亮眼，但网友有质疑，且离人类表现差距大。Grok 4在多基准测试领先，定价便宜。
不是视频模型“学习”慢，而是LLM走捷径｜18万引大牛Sergey Levine
UC伯克利大学副教授Sergey Levine提出，为何语言模型从预测下一词中学到很多，视频模型从预测下一帧却学得少。他指出LLM可“抄近路”模仿人类推理，像在“柏拉图洞穴”中，还探讨了AI走出困境的方法。