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多模态大模型在高分辨率、元素密集的 GUI 场景易误判。苏州大学 OpenNLG 团队提出 LASER 方法,让模型学会主动推理,通过关键区域聚焦等提升定位精度,在基准测试中表现出色。

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ICLR 2026 | 7B小模型干翻GPT-5?AdaResoner实现Agentic Vision的主动「视觉工具思考」

文章介绍了AdaResoner模型,它学会‘何时用工具’,在拼图推理上击败GPT - 5。Google为Gemini 3 Flash引入‘Agentic Vision’,与AdaResoner殊途同归。AdaResoner有独特训练方法,提升小模型性能。

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永别了,人类冠军!AI横扫天文奥赛,GPT-5得分远超金牌选手2.7倍

国际天文与天体物理奥赛(IOAA)中,GPT - 5和Gemini 2.5 Pro完胜人类选手。俄亥俄州立大学团队考察五大顶尖LLM,发现它们大多达金牌水平,但在几何、时空推理等方面有困难。

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均值至上假繁荣!北大新作专挑难题,逼出AI模型真本事

当强化学习成大模型后训练核心工具,主流方法陷入「均值优化陷阱」,推理能力停滞。北大团队提出RiskPO,将风险规避理念融入优化目标,用MVaR+捆绑策略双管齐下,三大任务表现优异。

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o3绞尽脑汁仅答对40%的题目,开源模型基本乱猜?MMSI-Bench:多图空间智能试金石

文章介绍了MMSI - Bench,这是用于评估MLLM多图像空间推理能力的VQA基准。它人工构建样本、全面分类任务、采用多样真实数据。实验显示MLLM在多图像空间推理有短板,还开发自动化错误分析流程助力改进。

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EMNLP 2025 Oral|检索增强 + 两阶段微调:剑桥提出有害内容检测大模型RA-HMD,性能SOTA

多模态有害信息检测是网络内容安全治理的重难点,多模态模型在有害内容检测上有瓶颈。剑桥大学团队提出RA - HMD框架,通过两阶段微调与结构增强,结合检索增强,提升检测性能,被EMNLP 2025接收。

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可能是目前效果最好的开源生图模型,混元生图3.0来了

腾讯混元发布并开源原生多模态生图模型混元图像3.0,参数规模80B,是参数量最大的开源生图模型,也是首个开源工业级原生多模态生图模型,效果对标业界头部闭源模型。文中介绍其技术方案、测评效果等。

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OpenAI未公开的o3「用图思考」技术,被小红书、西安交大尝试实现了

OpenAI推出的o3推理模型打破传统文字思维链边界,实现图像融入推理过程。小红书与西安交大联合构建多模态深度思考模型DeepEyes,尝试实现类似能力,还开源技术细节,在多任务中表现出色。

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The Batch: 944 | Llama 之后的时代

Meta发布首个AI模型Muse Spark,是多模态推理模型,在部分健康和多模态测试领先,编程与智能体任务有不足。Meta披露技术细节少,该模型基准测试有竞争力,但其从开放转向封闭引开发者担忧。

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