随着现在的主流大模型都能轻松通过图灵测试，这个持续了数十年的标准开始逐渐过时。奥特曼和量子计算之父David Deutsch讨论得出了一个新的图灵测试2.0标准，可以更好地衡量究竟怎样AI才算拥有真正的智能。
研究者们提出了 FDA（Model Merging with Functional Dual Anchors）——一个全新的模型融合框架。与传统的参数空间操作不同，FDA 将专家模型的参数知识投射到输入-表征空间中的合成锚点，通过功能对偶的方式实现更高效的知识整合。
多模态大语言模型（MLLMs）在处理来自图像和文本等多种来源的信息时能力强大 。 然而，一个关键挑战随之而来：当这些模态呈现相互冲突的信息时（例如，图像显示一辆蓝色汽车，而文本描述它为红色），MLLM必须解决这种冲突 。模型最终输出与某一模态信息保持一致的行为，称之为“模态跟随”（modality following）
大模型编程最近太猛了。
谷歌在第三天发布了《上下文工程：会话与记忆》(Context Engineering: Sessions & Memory) 白皮书。文中开篇指出，LLM模型本身是无状态的 (stateless)。如果要构建有状态的（stateful）和个性化的 AI，关键在于上下文工程。
近期，RAE（Diffusion Transformers with Representation Autoencoders）提出以「 冻结的预训练视觉表征」直接作为潜空间，以显著提升扩散模型的生成性能。
《LeJEPA：无需启发式的可证明且可扩展的自监督学习》。
多模态大语言模型（MLLM）在目标定位精度上被长期诟病，难以匹敌传统的基于坐标回归的检测器。近日，来自 IDEA 研究院的团队通过仅有 3B 参数的通用视觉感知模型 Rex-Omni，打破了这一僵局。
近日，来自北京大学与BeingBeyond的研究团队提出DemoHLM框架，为人形机器人移动操作（loco-manipulation）领域提供一种新思路——仅需1次仿真环境中的人类演示，即可自动生成海量训练数据，实现真实人形机器人在多任务场景下的泛化操作，有效解决了传统方法依赖硬编码、真实数据成本高、跨场景泛化差的核心痛点。
Llama4性能造假丑闻，OpenAI烧钱的速度远超过了盈利能力；另外一方面：国产模型凭借足够强大的性能与超高性价比，迅速占领了国际开源模型市场。是时候再次为国产AI鼓掌了！
