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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。

当前大语言模型推理研究多聚焦被动推理，主动推理研究少，制约其在现实场景应用。为此提出 AR - Bench 基准评估大模型主动推理能力，实验显示大模型主动推理能力严重不足，并指出后续拓展方向。

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。

大语言模型手动调参解码繁琐，腾讯AI Lab王琰团队联合港中大（深圳）唐晓莹教授团队推出AutoDeco架构，通过创新训练策略让模型动态预测解码参数，在多模型实验中表现出色且已开源。

文章从神经网络入手，介绍其概念、学习过程，进而引出大语言模型，阐述其原理、训练方法，还提及AI浪潮下基础设施及大模型使用方式，如Agent、MCP等，展现神经网络和大模型发展现状与前景。

在AI驱动的视频生成领域，创建多人对话场景是难题。MultiTalk是开源音频驱动多人对话视频生成框架，由MeiGen - AI等联合研发，输入多路音频等就能生成嘴型同步的视频，适用于多种场景。

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。

美国东北大学等提出BEAR基准评估MLLM具身智能子能力，用4496道题测试20个模型。发现多模态大模型具身能力不足，还分析错因，开发BEAR - Agent提升模型具身推理能力，在仿真测试中效果显著。