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ICLR 2026｜多模态大模型真的理解情绪吗？MME-Emotion给出了系统答案

多模态大模型迅速发展，但能否理解人类情绪存疑，且缺乏系统性评测框架。香港中文大学和阿里通义实验室团队提出 MME - Emotion 评测基准，评测 20 个主流模型，发现模型情感智能不足，为后续研究提供参考。

卡耐基梅隆大学（CMU）和英伟达研究者提出Multiverse，这是能实现原生并行生成的新型生成模型。它解决了现有并行生成模型缺乏连贯性等问题，通过多方面协同设计构建推理模型，还开源了生态系统。

在大模型无法一统天下的背景下，开发者面临在一个框架、生态体验众多主流大模型和AI技术的难题。华为开源的昇思MindSpore可实现训练Day0迁移、推理一键部署，还介绍了其相关技术和实测效果。

中关村论坛上，杨植麟、罗福莉、张鹏、夏立雪、黄超齐聚，共论agent的下一代演进。各位大咖观点硬核，如罗福莉认为中国大模型团队优势在‘算力受限下的最优解能力’，张鹏解释智谱新模型涨价原因等。

该论文提出强化学习场景下的启发式数据合成流程（SwS），利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，弥补推理缺陷。对其扩展后适应性更广，在多基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。

AI 进入医疗领域需谨慎，此前美国引入不成熟 AI 致手术失误频发。全球首个医疗视频理解大模型元智医疗视频理解大模型发布并开源，解决了医疗视频领域的任务优化、数据缺失和无法评测痛点。

大模型处理复杂问题常“翻车”，华为诺亚方舟实验室提出思维森林（FoT）框架，借鉴人类认知方式，打破线性推理范式。FoT在多个数学推理任务表现出色，准确率超先进模型，将在ICML 2025开源。

论文挑战监督微调（SFT）用负对数似然（NLL）作训练目标的默认设定，提出基于概率的目标家族，引入“模型能力连续体”概念，分析不同目标在不同模型能力下的表现，为模型后训练提供新优化方向。

图像生成普及，视频生成也有高质量发展，可灵、Sora等模型不断拓宽边界。CVPR 2025 Tutorial将探讨视频生成能否成世界模型桥梁、具身智能核心能力等问题，汇聚一线研究者分享。

InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰，探讨大模型端侧部署难题。团队自研推理框架，实现180 tokens/s推理速度，采用共享基座架构支持多业务。未来端侧大模型突破依赖硬件提升与架构演进。