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AR眼鏡剛問“對面是什么樓”，后端的MLLM-SC框架就在10ms內畫出一張“語義注意力熱圖”：建筑輪廓被標成深紅，優先級調到最高，其他背景一律降碼率。

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多模態大模型（MLLM）在解決復雜問題方面逐漸展現出強大的潛力。然而，這些模型在處理復雜推理時常常顯得“耿直”，缺乏反思能力，導致在面對需要多次嘗試的挑戰時難以回頭。

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近日，上海交通大學的IPADS實驗室團隊推出了一款名為MobiAgent的全新移動端智能體工具鏈，打破了個人化智能助手的開發壁壘，聲稱其真實場景表現優于GPT-5和其他頂級閉源模型。

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在剛剛結束的國際機器學習大會(ICML)上，快手與上海交通大學攜手推出了一款令人矚目的多模態生成理解模型——Orthus。這款模型以其自回歸Transformer架構為基礎，能夠在圖文之間自如轉換，展現出前所未有的生成能力，目前已

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大型語言模型(LLM)通過結合任務提示和大規模強化學習(RL)在復雜推理任務中取得了顯著進展，如Deepseek-R1-Zero等模型直接將強化學習應用于基礎模型，展現出強大的推理能力。然而，這種成功在不同的基礎模型系列中難以復制，

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