测试时扩展（Test-Time Scaling）极大提升了大语言模型的性能，涌现出了如 OpenAI o 系列模型和 DeepSeek R1 等众多爆款。那么，什么是视觉领域的 test-time scaling？又该如何定义？
1.93bit量化之后的 DeepSeek-R1（0528），编程能力依然能超过Claude 4 Sonnet？
刚刚，理论计算机年度大奖——2025年哥德尔奖揭晓！康奈尔大学副教授Eshan Chattopadhyay与导师David Zuckerman荣获此奖。
视觉语言模型（VLM）正经历从「感知」到「认知」的关键跃迁。 当OpenAI的o3系列通过「图像思维」（Thinking with Images）让模型学会缩放、标记视觉区域时，我们看到了多模态交互的全新可能。
一个先相信、后看见的 AI 创业者。
谷歌旗舰视频模型Veo 3上线不到一个月，各种玩法层出不穷。 这不，玩法再升级，只需添加一个提示词“360°”就能解锁3D世界！
3D生成模型高光时刻来临！DreamTech联手南大、复旦、牛津发布的Direct3D-S2登顶HuggingFace热榜。仅用8块GPU训练，效果超闭源模型，直指影视级精细度。
Time-R1通过三阶段强化学习提升模型的时间推理能力，其核心是动态奖励机制，根据任务难度和训练进程调整奖励，引导模型逐步提升性能，最终使3B小模型实现全面时间推理能力，超越671B模型。
在旧金山AI工程师世博会上，Simon Willison用自创「骑自行车的鹈鹕」图像生成测试，幽默回顾过去半年LLM的飞速发展。亲测30多款AI模型，强调工具+推理成最强AI组合！
用AI来整理会议内容，已经是人类的常规操作。 不过，你猜怎么着？面对1000道多步骤音频推理题时，30款AI模型竟然几乎全军覆没，很多开源模型表现甚至接近瞎猜。
