基于多模态大模型语义理解能力的统一多模态嵌入模型UniME-V2。该方法首先通过全局检索构建潜在困难负例集，随后创新性地引入“MLLM-as-a-Judge”机制：利用MLLM对查询-候选对进行语义对齐评估，生成软语义匹配分数。
2025年9月17日，中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心（CAIR）在香港正式开源发布其最新科研成果——EchoCare“聆音”超声基座大模型（简称“聆音”）。该模型基于超过450万张、涵盖50多个人体器官的大规模超声影像数据集训练而成，在器官识别、器官分割、病灶分类等10余项典型超声医学任务测试中表现卓越，性能全面登顶。
本文作者团队来自 Insta360 影石研究院及其合作高校。目前，Insta360 正在面向世界模型、多模态大模型、生成式模型等前沿方向招聘实习生与全职算法工程师，欢迎有志于前沿 AI 研究与落地的同
面向自动驾驶的多模态大模型在 “推理链” 上多以文字或符号为中介，易造成空间 - 时间关系模糊与细粒度信息丢失。FSDrive（FutureSightDrive）提出 “时空视觉 CoT”（Spatio-Temporal Chain-of-Thought），让模型直接 “以图思考”，用统一的未来图像帧作为中间推理步骤，联合未来场景与感知结果进行可视化推理。
全球文生图大模型王座，易主了。就在刚刚，LMArena竞技场发布了最新的文生图榜单，第一名来自中国，属于腾讯混元图像3.0！不仅超越了谷歌的Nano Banana，也超越了字节的Seedream和OpenAI的gpt-Image，在全球26个大模型中稳居第一。
大模型最让人头疼的毛病，就是一本正经地「瞎编」。过去，只能靠检索补丁或额外训练来修。可在NeurIPS 2024 上，谷歌抛出的新方法SLED却告诉我们：模型其实知道，只是最后一步忘了。如果把每一层的「声音」都纳入考量，它就能从幻觉中被拉回到事实。
多模态大模型需要干的活，已经从最初的文生图，扩展到了像素级任务（图像分割）。
Thinking Machines Lab发布首个产品：Thinker，让模型微调变得像改Python代码一样简单。也算是终于摘掉了“0产品0收入估值840亿”的帽子。Tinker受到了业界的密切关注。AI基础设施公司Anyscale的CEO Robert Nishihara等beta测试者表示，尽管市面上有其他微调工具，但Tinker在“抽象化和可调性之间取得了卓越的平衡”
小红书智创音频团队推出业内首个支持私有化部署的全双工大模型语音交互系统 FireRedChat，自研流式 pVAD 与 EoT 让语音交互更加自然，首发级联与半级联两套实现，端到端时延逼近工业级应用。
一名60岁老人，照着ChatGPT的建议戒盐养生，三个月后却被送进精神病院？更离奇的是，他不是唯一因为AI入院。「AI精神病」正在悄悄蔓延。医生、研究者、AI公司都开始警觉。我们，是否也正在其中？ 一图看透全球大模型！新智元十周年钜献，2025 ASI前沿趋势报告37页首发
