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让AI学着“看菜下碟”！港中大等新框架让推理长度减少90%，准确率反增17%

香港中文大学等研究者提出TON选择性推理框架，使视觉语言模型能自主判断是否推理。该框架有两阶段训练机制，实验显示其让推理长度最多减90%，准确率还提升，有益模型部署。

DeepSeek在端午节前更新R1新版本DeepSeek - R1 - 0528，看似小版本更新实则提升巨大，在LiveCodeBench上几乎与OpenAI o3 - high相当，实测显示编程等能力显著优化，直追闭源模型。

科学家开发AI工具「FaceAge」，登上《柳叶刀数字健康》。它能通过人脸照片预测癌症患者生物年龄辅助治疗。研究显示，脸显老的患者治疗效果差。不过，它存在训练数据局限，离临床应用还有距离。

匹兹堡大学团队提出 PhyT2V 框架，论文已被 CVPR 2025 接收。该框架不依赖重训练或大量外部数据，通过链式推理与迭代修正机制，增强主流 T2V 模型物理场景泛化与生成能力，应用前景广。

中国科学院计算技术研究所团队提出无需微调的通用图像定制方法 MCA - Ctrl，利用扩散模型内部知识，结合条件语义与主体内容。实验显示其在编辑和生成任务表现优，解决了现有技术瓶颈。

宾夕法尼亚州立大学和亚马逊合作研发AgentA/B测试框架，用大语言模型生成虚拟用户模拟真实行为，成本低、速度快，还能绕开真实流量测试。虽有人质疑，但它或改变传统AB测试。

OpenAI 发布 GPT - 6 Astra，总裁称开启 AGI 时代。演示视频展示其强大并行处理能力，跑分有争议，成绩不一。它有诸多成果和安全表现，也有可监控性降低问题，发布过程却状况百出。

当下大模型能力多靠人为框架，能力上限受限。文章提出“启发学习”，将其集成到推理侧成Isaac框架，通过Prompt与网络层注入复用旧经验，实验显示能大幅提升大模型任务性能。

OpenAI投资的法律AI公司Harvey，首个自研模型Harvey Tenet选中国开源模型Kimi K3作底座。因原用闭源模型成本高、有竞争风险。Tenet训练成本低、性能佳，显示出可复制路径。

本文分享基于阿里云 AgentLoop 平台的 DeepSeek Harness 评测实践。介绍了 DeepSeek Harness 工程架构，阐述 AgentLoop 平台接入方式及价值，还详述评估器设计思路、展示评测结果，最后总结方法论并展望后续工作。