2025 年，随着李飞飞等学者将 “空间智能”（Spatial Intelligence）推向聚光灯下，这一领域迅速成为了大模型竞逐的新高地。通用大模型和各类专家模型纷纷在诸多室内空间推理基准上刷新 SOTA，似乎 AI 在训练中已经更好地读懂了三维空间。
CES巨幕上，老黄的PPT已成中国AI的「封神榜」。DeepSeek与Kimi位列C位之时，算力新时代已至。
最近我还真看到一个有点不一样的的 AI 创作比赛，国际奥委会联合阿里云搞了一场「米兰冬奥会 AIGC 全球大赛」，用万相大模型输入一句话，生成 5 到 15 秒冬奥视频即可参赛。不需要专业设备、不需要懂技术、甚至不需要会滑雪，只需要有个脑洞。
新年刚至，陈天桥携手代季峰率先打响开源大模型的第一枪。
文本领域的大模型满分选手，换成语音就集体挂科？大模型引以为傲的多轮对话逻辑，在真实人声面前竟然如此脆弱。Scale AI正式发布首个原生音频多轮对话基准Audio MultiChallenge，直接撕开了大模型靠合成语音评测维持的优等生假象。实验显示，强如Gemini 3 Pro在真实场景下的通过率也仅过半数，而GPT-4o Audio的表现更是令人大跌眼镜。
您可能已经感受到了，从2025年开始到如今，全世界都在谈论Agentic AI或Agent（代理式AI）。从董事会到咨询公司，从更高级别的战略到街头巷尾，仿佛只要接入了大模型（LLM），所有的业务流程就能自动运转，效率就能翻倍。
医疗健康领域的AI应用迎来「最强大脑」！蚂蚁·安诊儿医疗大模型正式开源，专业能力登顶全球权威榜单。从复杂病例解读到日常健康科普，它能为大众提供专业医生般的解答，也能助力医生更高效精准做临床判断。AI 技术如何让健康守护更简单？快来看看这个最大规模开源医疗模型背后的故事！
空间理解能力是多模态大语言模型（MLLMs）走向真实物理世界，成为 “通用型智能助手” 的关键基础。但现有的空间智能评测基准往往有两类问题：一类高度依赖模板生成，限制了问题的多样性；另一类仅聚焦于某一种空间任务与受限场景，因此很难全面检验模型在真实世界中对空间的理解与推理能力。
DeepSeek-OCR的视觉文本压缩（VTC）技术通过将文本编码为视觉Token，实现高达10倍的压缩率，大幅降低大模型处理长文本的成本。但是，视觉语言模型能否理解压缩后的高密度信息？中科院自动化所等推出VTCBench基准测试，评估模型在视觉空间中的认知极限，包括信息检索、关联推理和长期记忆三大任务。
在检索增强生成中，扩大生成模型规模往往能提升准确率，但也会显著抬高推理成本与部署门槛。CMU 团队在固定提示模板、上下文组织方式与证据预算，并保持检索与解码设置不变的前提下，系统比较了生成模型规模与检索语料规模的联合效应，发现扩充检索语料能够稳定增强 RAG，并在多项开放域问答基准上让小中型模型在更大语料下达到甚至超过更大模型在较小语料下的表现，同时在更高语料规模处呈现清晰的边际收益递减。
