上海AI实验室以书生科学多模态大模型S2攻克三维Ghys猜想
上海人工智能实验室访问学者许地生团队依托书生科学多模态大模型S2，通过人机协同完成三维Ghys猜想的证明，相关论文已在arXiv发布、形式化代码在GitHub公开。
推荐理由：材料呈现了人机协同证明三维Ghys猜想的过程，读者可了解AI在基础数学研究中的具体介入方式与验证链条。
#多模态
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今日 1 条钛媒体精选AI 评分8282
钛媒体AI 评分4040 杨立昆新模型 H-JEPA：反对 Agent，反对 RSI
杨立昆提出分层联合嵌入预测架构 H-JEPA，将多个 JEPA 逐层堆叠，各层在不同时间跨度上预测状态。Visual AntMaze 任务中，单层 LeWM 成功率仅 18%，三层 H-JEPA 达 73%。该架构不用奖励、不用重建，主张向上增加抽象层级而非增加步数，与当前 Agent 和 RSI 路线相反。
The DecoderAI 评分6262 研究者将 LeCun 的 JEPA 扩展为跨物理到生物的通用世界模型 JEPA-Anything
PhAI Labs 联合斯坦福、牛津、普林斯顿的研究者提出 JEPA-Anything，把 LeCun 提出的 JEPA 架构拆成四个正交预测模块，用同一套原理处理物理、机器人、天气、单细胞和临床等七个领域。
The DecoderAI 评分4343 LEGO-Bench：AI 智能体用照片生成 3D 场景，却判断不了自己做得对不对
研究团队提出 Image-to-Code 方法，让编码智能体看单张照片写 Blender 程序并迭代修正，同时发布包含 208 张图像、443 个资产的 LEGO-Bench 评测。
MIT News · AIAI 评分4747 MIT CSAIL 联合 Google 等推出 InstructMesh，让用户用自然语言修复并定制 AI 生成的 3D 模型
MIT CSAIL 联合 Google 和东北大学推出 InstructMesh，把 3D 生成系统 TRELLIS 与 GPT-4 结合，用户可用自然语言点选并修改 AI 生成的 3D 模型后再打印。
MIT News · AIAI 评分3939 MIT 新方法 HardFlow 让生成式 AI 满足安全关键场景的硬约束
MIT 研究人员提出 HardFlow，让预训练生成模型在部署阶段满足安全、物理等不可妥协的硬约束，同时提升输出质量，无需重新训练。该方法把硬约束采样重构为轨迹优化问题，只在最终输出上强制约束，而非每个中间步骤。在机器人操作、迷宫导航和文本引导图像编辑实验中，HardFlow 实现完全约束满足，质量持续优于基线方法，计算时间与多数同类方法相当或更低。
Microsoft ResearchAI 评分4343 MindTopo：新基准揭示多模态大模型的空间拓扑推理短板
Microsoft Research 推出 MindTopo 基准，用于评测多模态大模型对连通性、封闭、顺序、分离与打结等拓扑关系的理解，同时考察静态识别与交互规划。当前模型在静态推理上明显强于交互规划，且均远低于人类水平，失败多发生在规划阶段而非感知阶段。图像与视频生成仅在有助保持结构约束时才有效。
Microsoft ResearchAI 评分4646 微软研究院发布 CARE-X：面向临床可用的放射学 VLM，融合辅助监督、奖励对齐学习与工具增强测量
微软研究院推出胸部 X 光 VLM 研究模型 CARE-X，用辅助监督头与 DAPO 强化学习在生成式与判别式任务间统一推理，并明确其尚未获监管批准、不可用于临床诊断。
MIT News · AIAI 评分5454 MIT 研究：医疗 AI 辅助的效果因使用者专业水平而异
MIT 等机构的一项研究发现，可解释 AI 对皮肤疾病诊断的辅助效果取决于使用者的医学知识水平：非专家的诊断准确率虽有提升，但主要源于对模型的顺从，他们无论解释对错都会信任基于 LLM 的解释，且解释越模糊笼统越觉得有说服力；而临床医生不受错误 AI 解释干扰，只在仅给出模型预测、不带解释时表现最好。
Hugging Face BlogAI 评分2626 新模型登场，优势依旧：DharmaOCR 在巴西葡萄牙语 OCR 基准上领先 Mistral OCR4 与 Unlimited-OCR
DharmaOCR 在专为葡萄牙语设计的 OCR 基准上得分 0.925，超过 Mistral OCR4 的 0.798 和 Unlimited-OCR 的 0.7587。
MIT News · AIAI 评分3131 MIT 新方法让 2D 设计更高效地转为 3D 模型，加速快速原型制作
MIT 等机构研究人员开发出 GIFT（Geometric Inference Feedback Tuning）系统，教视觉语言模型自动把 2D 设计转换为可直接执行的 CAD 程序，精度更高且只用约 20% 的算力。
Ahead of AI · Sebastian RaschkaAI 评分1212 LLM 研究论文清单：2025 年 7 月至 12 月
Sebastian Raschka 发布 2025 年 7 月至 12 月的 LLM 研究论文整理清单，按推理模型、其他强化学习方法、推理时扩展方法、模型发布与技术报告、架构、高效训练、扩散语言模型、多模态与视觉语言模型、数据与预训练数据集等类别划分。
Google DeepMindAI 评分4141 Google DeepMind 联合 Kaggle 推出 FACTS Benchmark Suite，系统评测大语言模型事实性
Google DeepMind 与 Kaggle 联合发布 FACTS Benchmark Suite，在原有 FACTS Grounding 基础上新增 Parametric、Search、Multimodal 三项基准，并将 Grounding 升级至 v2，共含 3,513 个示例。
Hugging Face BlogAI 评分2828 Hugging Face Open ASR Leaderboard 新增多语言与长音频赛道，并发布 60+ 模型趋势预印本
Hugging Face 的 Open ASR Leaderboard 新增多语言与长音频转写赛道，并发布了一份基于 60+ 个开源与闭源模型的趋势预印本。
Google DeepMindAI 评分5959 DeepMind 发布 SIMA 2 智能体：接入 Gemini，可在虚拟 3D 世界中推理与自我改进
Google DeepMind 发布 SIMA 2，通过将 Gemini 模型作为智能体核心，使其从单纯执行指令升级为能在虚拟 3D 世界中推理目标、与用户对话并自我改进的游戏伙伴。
Google DeepMindAI 评分4848 Google DeepMind 新研究：让 AI 视觉模型更像人一样看世界
Google DeepMind 在 Nature 发表新论文，提出一种三步对齐方法，用认知科学的"odd-one-out"任务发现视觉模型常依赖背景色、纹理等表层特征，与人类判断系统性错位。团队以 SigLIP-SO400M 为基座训练适配器作为"教师"，生成含百万张图像、数百万条类人判断的 AligNet 数据集，再微调其他模型，使其内部表征按人类概念层级重新组织，从而提升鲁棒性与泛化能力。
Hugging Face BlogAI 评分2626 Hugging Face 发布 FilBench：评估 LLM 的菲律宾语能力
Hugging Face 推出 FilBench，一个覆盖 Tagalog、Filipino 和 Cebuano 三种菲律宾语言的评测套件，含文化知识、经典 NLP、阅读理解、生成四大类共 12 项任务，并基于 Lighteval 构建，已作为社区任务上线官方 Lighteval 仓库。
Hugging Face BlogAI 评分4646 Hugging Face 发布 TimeScope：视频大模型能处理多长视频？
Hugging Face 开源基准 TimeScope，通过在 1 分钟至 8 小时的长视频中插入 5-10 秒"针"片段，评测视频大模型的定位检索、信息综合与细粒度时序感知三项能力。测试显示，即便 Gemini 2.5-Pro 等领先模型在真正的长视频时序理解上仍显吃力，且视频越长性能下滑越明显。
Hugging Face BlogAI 评分2828 CinePile 2.0：用对抗式精炼打造更强的数据集
Hugging Face 发布 CinePile 2.0 长视频问答数据集，并开源一种名为对抗式精炼的新方法。初版 CinePile 于 2024 年 5 月推出，含约 30 万训练样本和 5000 测试样本，人类在该基准上比最强商业视觉模型高出 25%、比开源模型高出 65%；2.0 版本由 HF Mirror 参与，针对退化问题和视觉依赖等缺陷做改进，该方法可直接用于强化现有数据集。
Hugging Face BlogAI 评分5252 Hugging Face 详解 FineVideo 数据集构建：从 190 万条视频到 4.3 万条标注视频
Hugging Face 发布 FineVideo 数据集，包含 4.3 万条视频、总计 3400 小时，并标注了描述、叙事细节、场景切分和问答对。
Hugging Face BlogAI 评分3232 LAVE：用 LLM 在 Docmatix 上做零样本 VQA 评测，我们还需要微调吗？
Hugging Face 提出 LAVE（LLM-Assisted VQA Evaluation），将 VQA 评测重构为 LLM 的答案评分任务，用 Llama-2-Chat-7b 对 Docmatix 200 张图像的零样本生成答案按 1-3 分打分并映射到 [0,1]。
Hugging Face BlogAI 评分3232 Hugging Face 发布 Docmatix：面向文档视觉问答的超大规模数据集
Hugging Face 发布 Docmatix，一个规模达 240 倍于以往数据集的文档视觉问答（DocVQA）数据集，包含 240 万张图像和 950 万对 Q/A，源自 130 万份 PDF。
Hugging Face BlogAI 评分4242 Hugging Face 发布 WebSight 数据集，用截图生成 HTML 代码
Hugging Face 开源 WebSight 数据集，用于训练 AI 模型将网页截图转换为 HTML 代码。该数据集已从 2024 年 1 月的 v0.1 版 823,000 对样本迭代至 v0.2 版，采用真实图片截图并换用 Tailwind CSS，规模扩展至 200 万对样本。
Hugging Face BlogAI 评分3030 UCLA 推出 ConTextual：评估多模态模型在文本丰富场景中的图文联合推理能力
UCLA 研究者发布 ConTextual，一个含 506 条指令的上下文敏感文本丰富视觉推理数据集，覆盖时间阅读、购物、导航、信息图等 8 类真实场景，并附排行榜与验证集。首轮评测 13 个模型，GPT-4V 表现最佳，但在时间相关任务上不及人类；开源模型仅在抽象与自然场景达到可接受水平。
Hugging Face Blog精选AI 评分6161 Hugging Face 将 Perceiver IO 加入 Transformers，支持任意模态
Hugging Face 将 Perceiver IO 加入 Transformers，这是首个可处理文本、图像、音频、视频、点云及其组合的 Transformer 类模型，随模型提供图像分类与光流预测示例和多个 notebook。
推荐理由：原文给出 Perceiver IO 加入 Transformers 的实现细节与多模态示例，读者可据此判断跨模态统一架构的可用性。