普林斯顿大学与字节 Seed、北大、清华等研究团队合作提出了 MMaDA（Multimodal Large Diffusion Language Models），作为首个系统性探索扩散架构的多模态基础模型，MMaDA 通过三项核心技术突破，成功实现了文本推理、多模态理解与图像生成的统一建模。
5月23-24日AICon上海站，聚焦Agent、多模态、端侧智能、Data for AI 等 50+ 热点话题，涉及 20+ AI 应用案例，兼具实操价值与未来洞见。
谷歌Jules震撼发布！这款AI编程神器不仅能写代码，还能自动修Bug、生成PR，免费试用每日5次。多模态Gemini 2.5 Pro模型赋予Jules超强智慧，无论多复杂的代码库，它都能精准拿捏。
检索增强技术在代码及多模态场景中的发挥着重要作用，而向量模型是检索增强体系中的重要组成部分。
「三个点电荷 + Q、-2Q 和 + 3Q 等距放置，哪个向量最能描述作用在 + Q 电荷上的净电力方向？」
就在刚刚，智源研究员联合多所高校开放三款向量模型，以大优势登顶多项测试基准。其中，BGE-Code-v1直接击穿代码检索天花板，百万行级代码库再也不用怕了！
理想中的多模态大模型应该是什么样？十所顶尖高校联合发布General-Level评估框架和General-Bench基准数据集，用五级分类制明确了多模态通才模型的能力标准。当前多模态大语言模型在任务支持、模态覆盖等方面存在不足，且多数通用模型未能超越专家模型，真正的通用人工智能需要实现模态间的协同效应。
统一图像理解和生成，还实现了新SOTA。
多模态大模型（Multimodal Large Language Models, MLLM）正迅速崛起，从只能理解单一模态，到如今可以同时理解和生成图像、文本、音频甚至视频等多种模态。正因如此，在AI竞赛进入“下半场”之际（由最近的OpenAI研究员姚顺雨所引发的共识观点），设计科学的评估机制俨然成为决定胜负的核心关键。
在 InfoQ 举办的 AICon 全球人工智能开发与应用大会上摯文集团生态技术负责人李波做了专题演讲“大模型在社交生态领域的落地实践”，演讲从摯文集团实际的生态问题出发，从多模态大模型如何进行对抗性生态内容理解、如何进行细粒度用户性质判定，以及如何进行人机协同降本提效等方向展开。
