由西安交通大学、新加坡国立大学和南洋理工大学联合提出，该工作推出了MAPS框架，利用基于Big Seven人格理论的七个智能体和苏格拉底式引导，解决多模态科学问题（MSPs）。通过四阶段求解策略和批判性反思智能体，MAPS在EMMA、Olympiad和MathVista数据集上超越当前最佳模型15.84%，展现了卓越的多模态推理与泛化能力。

这段文案描述了一幅动画海报的设计理念，融合传统与现代、科技与梦想。画面以上海黄浦江为背景，明月升起象征传统，火箭升空代表科技探索。穿着旗袍的女孩和多元人群展现文化传承，火箭化为飞船遨游宇宙寓意人类追求未知。古代天文仪器与现代科技呼应，体现历史与未来的对话。整体传达对科技成就的喜悦及对未来的美好期许，致敬中国科学家与宇航员，祝福祖国繁荣昌盛。

还在为大模型开发的复杂技术栈、框架不兼容和工具调用问题头疼吗？MCP（Model Context Protocol servers）来拯救你了！它用统一的技术栈、兼容主流框架和简化工具调用的方式，让大模型开发变得简单高效。

魔搭ModelScope本期社区进展：📟1177个模型，📁216个数据集，416个创新应用，📄 11篇内容

由上海 AI 实验室、西安交通大学等机构提出的 φ-Decoding，是一种全新的推理时间优化策略。该工作通过前瞻采样和聚类技术，平衡了探索与利用的关系，显著提升了大语言模型（LLM）的推理性能。实验表明，其在七个基准测试中超越了强基线，且具备跨模型通用性和计算预算扩展性。

GPT-4o-Transcribe 是 OpenAI 推出的高性能语音转文本模型，支持多语言和方言，适用于复杂场景如呼叫中心和会议记录，定价为每分钟 0.006 美元。

Crack Coder 是一款开源的隐形 AI 辅助工具，专为技术面试设计，支持多种编程语言，提供实时编程问题解决方案，帮助面试者高效解决问题。

在今年 2 月，阶跃星辰开源了两款 Step 系列多模态大模型——Step-Video-T2V 视频生成模型和 Step-Audio 语音模型，为开源社区贡献了自己的多模态力量。

LangManus 是一个基于分层多智能体系统的 AI 自动化框架，支持多种语言模型和工具集成，能够高效完成复杂任务，适用于人力资源、房产决策、旅行规划等多个场景。

Instella是AMD推出的30亿参数开源语言模型，基于自回归Transformer架构，支持多轮对话、指令跟随和自然语言理解，适用于智能客服、内容创作和教育辅导等多个领域。

ReCamMaster 是由浙江大学与快手科技联合推出的视频重渲染框架，能够根据用户指定的相机轨迹重新生成视频内容，广泛应用于视频创作、后期制作、教育等领域，提升创作自由度和质量。

Transfermor架构与生俱来的二次计算复杂度，及其所带来的上下文窗口瓶颈，一直为业界所关注。此前，MiniMax开源了MiniMax-01系列模型，采用创新的线性注意力架构，使得模型能够在100万个token长度的上下文窗口上进行预训练；而在推理时，实现了高效处理全球最长400万token的上下文，是目前最长上下文窗口的20倍。

在当今快速发展的 AI 领域，多模态模型正逐渐成为推动技术革新的重要力量。Google 最新推出的 Gemma 3 模型，凭借其轻量级、多模态的特性，为文本生成和图像理解任务带来了全新的可能性。它不仅支持文本和图像输入，还具备强大的语言处理能力，覆盖超过 140 种语言，并且能够在资源有限的设备上高效运行。从问答到摘要，从推理到图像分析，Gemma 3 正在重新定义 AI 模型的边界，为开发者和研究人员提供了一个极具潜力的工具。

这篇调查论文是首个系统回顾多模态思维链(MCoT)推理的综述。论文阐明了相关基础概念和定义，提供了全面的分类法，并从不同角度对当前方法进行了深入分析。MCoT将思维链推理的优势扩展到多模态环境中，设计了各种方法和创新推理范式来解决图像、视频、语音、音频、3D和结构化数据等不同模态的独特挑战，在机器人技术、医疗保健、自动驾驶和多模态生成等应用中取得了广泛成功。

近日，琶洲算法大赛高校巡回赛全国首站在中山大学珠海校区圆满收官。琶洲算法大赛定位为国际性算法领域权威赛事，旨在推动人工智能技术创新与产业融合‌，举办三届以来，琶洲已经评选出41位琶洲领军算法师，落地人才团队170个，极大程度扩充丰富了本地算法人才数量和层级。

在这个春天里，小鲸鱼的DeepSeek-R1系列在模型社区掀起的巨大浪潮尚未平息，我们又迎来了千问的QwQ-32B正式版本，社区在Reasoning模型上的热情还在升温。除此之外，业界其他模型在过去一

魔搭ModelScope本期社区进展：1066个模型，153个数据集，125个创新应用，13篇内容

由北京大学和微软亚洲研究院的魏李等人提出的 FEA-Bench，是一个专为评估大型语言模型（LLMs）在代码库级别进行增量开发能力的基准测试。它从 83 个 GitHub 仓库中收集了 1,401 个任务实例，专注于新功能的实现。研究表明，即使是先进的 LLMs 在此任务中的表现仍远低于预期，揭示了仓库级代码开发的重大挑战。

简要介绍：由复旦大学、上海AI实验室等机构提出了首个统一多模态理解和生成的奖励模型UnifiedReward。该工作构建了大规模人类偏好数据集，包含图像和视频生成/理解任务，并利用该模型进行自动构建高质量偏好对数据，最终通过DPO优化视觉模型。实验结果表明，联合学习评估多样化视觉任务可以带来显著的相互益处。

由马里兰大学团队提出的CoSTA*，针对多轮图像编辑任务设计了一种成本敏感的工具路径代理。该工作结合大语言模型（LLM）的子任务规划与A搜索算法，构建了一个高效的工具选择路径，不仅降低了计算成本，还提升了图像编辑质量。通过视觉语言模型评估子任务输出，CoSTA能在失败时快速调整路径，并在全新多轮图像编辑基准测试中超越现有最佳模型。

由新加坡国立大学Show Lab的Lingmin Ran和Mike Zheng Shou提出，TPDiff是一个创新的视频扩散模型框架，针对视频生成的高计算需求问题，通过分阶段逐步提高帧率优化了训练和推理效率。核心贡献包括提出“时间金字塔”方法和阶段式扩散训练策略，实验表明训练成本降低50%，推理效率提升1.5倍。

3月14日，创造出病毒级虚拟助手 Maya 的Sesame团队开源了他们的语音生成模型 CSM-1b，可根据文本和音频输入生成 RVQ 音频代码。这意味着，我们每个人都可以0成本拥有一个真正的AI伴侣了，甚至可以自己动手搭建、测试和改进模型。

随着大语言模型的迅速发展，模型的推理能力得到了显著提升。特别是长推理模型（Long Reasoning Models），如OpenAI的o1、DeepSeek-R1、QwQ-32B和Kimi K1.5等，因其展现出类似人类的深度思考能力而备受关注。这些模型通过长时间推理（Inference-Time Scaling），能够在解码阶段不断思考并尝试新的思路来得到正确的答案。

本文详细记录了一名项目经理对阿里云Quick BI的全面评测过程。从申请试用账号到数据上传、数据集创建，再到可视化分析与智能功能体验，作者深入探讨了Quick BI的各项功能。文中提到Quick BI具备强大的数据处理能力和友好的用户界面，尤其在可视化和智能化方面表现出色。但同时也指出了数据清洗功能不足、图表配置有限及智能助手能力需提升等问题。整体而言，Quick BI是一款适合项目经理高效分析数据的工具，未来若能优化上述问题，将更具竞争力。