《Science》的一篇新文章指出，大模型存在一个先天难解的软肋：幻觉难以根除。AI厂商让大模型在不确定性情况下说「我不知道」，虽然有助于减少模型幻觉，但可能因此影响用户留存与活跃度，动摇商业根本。
加州大学河滨分校团队发现，AI组合推理表现不佳部分源于评测指标过于苛刻。他们提出新指标GroupMatch和Test-Time Matching算法，挖掘模型潜力，使GPT-4.1在Winoground测试中首次超越人类，0.2B参数的SigLIP-B16在MMVP-VLM基准测试上超越GPT-4.1并刷新最优结果。这表明模型的组合推理能力早已存在，只需合适方法在测试阶段解锁。
去年，谢赛宁（Saining Xie）团队发布了 Cambrian-1，一次对图像多模态模型的开放式探索。但团队没有按惯例继续推出 Cambrian-2、Cambrian-3，而是停下来思考：真正的多
近日，谷歌推出了一种全新的用于持续学习的机器学习范式 —— 嵌套学习，模型不再采用静态的训练周期，而是以不同的更新速度在嵌套层中进行学习，即将模型视为一系列嵌套问题的堆叠，使其能够不断学习新技能，同时又不会遗忘旧技能。
众所周知，大型语言模型（LLM）的根本运作方式是预测下一个 token（词元），能够保证生成的连贯性和逻辑性，但这既是 LLM 强大能力的「灵魂」所在，也是其枷锁，将导致高昂的计算成本和响应延迟。 可
研究团队提出一种简洁且高效的算法 ——SimKO (Simple Pass@K Optimization)，显著优化了 pass@K（K=1 及 K>1）性能。同时，团队认为当前的用熵（Entropy）作为指标衡量多样性存在局限：熵无法具体反映概率分布的形态。如图 2（c）所示，两个具有相同熵值的分布，一个可能包含多个峰值，而另一个则可能高度集中于一个峰值。
视频生成模型如Veo-3能生成逼真视频，但有研究发现其推理能力存疑。香港中文大学、北京大学、东北大学的研究者们设计了12项测试，发现模型只能模仿表面模式，未真正理解因果。这项研究为视频模型推理能力评估提供基准，指明未来研究方向。
智源研究院（BAAI）、Spin Matrix、乐聚机器人与新加坡南洋理工大学等联合提出了一个全新的终身记忆系统——RoboBrain-Memory。RoboBrain-Memory是全球范围内首个专为全双工、全模态模型设计的终身记忆系统，旨在解决具身智能体在真实世界的复杂交互问题，不仅支持实时音视频中多用户身份识别与关系理解，还能动态维护个体档案与社会关系图谱，从而实现类人的长期个性化交互。
本文来自于香港中文大学 MMLab 和 vivo AI Lab，其中论文第一作者肖涵，主要研究方向为多模态大模型和智能体学习，合作作者王国志，研究方向为多模态大模型和 Agent 强化学习。项目 le
Mem-α 的出现，正是为了解决这一困境。由加州大学圣地亚哥分校的 Yu Wang 在 Anuttacon 实习期间完成，这项工作是首次将强化学习引入大模型的记忆管理体系，让模型能够自主学习如何使用工具去存储、更新和组织记忆。
