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别被室内基准高分骗了：大模型是在推理空间，还是在「背答案」？

2025年，空间智能成大模型竞争新热点，模型在室内基准上分数飙升。但因训练与测试数据同源，其提升或只是“背答案”。中科院大学等机构发布OSI - Bench重新审视大模型空间能力，评测显示当前提升可能是虚假繁荣。

阿里巴巴未来生活实验室团队解决多模态大模型视频推理难题，推出ReWatch数据集和ReWatch - R1模型。数据集克服现有训练数据痛点，模型用SFT + RL范式及创新奖励机制，实验成绩SOTA。

智谱AI发布GLM - 4.6V系列模型，是首个支持工具调用的视觉模型。作者对其进行7个场景测试，如识别鸟类、分析赶海地点等，展现出不错性能。该模型速度快、开源，有优势也有小问题，适合开发者和普通用户。

极佳视界具身大模型 GigaBrain-0.5M*依托世界模型实现自我进化，在多真实任务近 100% 成功，超 π*0.6 成 SOTA。其提出基于世界模型的强化学习范式，用超万小时数据训练，推动通用具身智能发展。

腾讯混元AI数字人团队提出RLVER框架，解决开放域RL在真实交互中的‘情商’优化困境。经其训练的Qwen2.5 - 7B模型在情感对话基准得分跃升，比肩顶级商用模型，团队还有诸多启发性发现。

当地时间5月16日，Windsurf推出首个AI软件工程模型家族SWE - 1。此系列含三款模型，性能比肩Claude 3.5且成本更低。开发者试用评价不错，但也指出存在幻觉问题。Windsurf旨在提升软件开发速度，后续将持续投入。

全新奖励模型「POLAR」采用对比学习范式，摆脱对海量人工标注依赖，有强大Scaling潜力。它衡量训练与目标策略「距离」作奖励信号，用自动化合成数据预训练，小模型能超越大数十倍规模对手。

多个机构研究人员联合发布全新多语言法律推理基准数据集LEXam，它含4886道题，每道长篇题有答案和推理路径。研究显示现有大模型应对法律推理难，LEXam引入评估新模式，还对不同模型做了测试。

学界对强化学习能否让模型学会新推理技能争论已久，过去研究多悲观。英伟达研究指出，问题源于任务在基础模型训练数据中过度呈现及训练步数不足。其ProRL框架提升训练步数，释放小模型潜力，还构建技术组合拳。

上海人工智能实验室等团队提出Lumina - mGPT 2.0自回归模型，统一多种图像任务。它采用独立训练架构、统一多任务处理框架和高效推理策略，实验表现优异，后续将优化采样时间并扩展至多模态理解。