最近，网易易盾正式对外发布了推理拼图验证码...推理拼图验证码对外宣传的一个重点是——对抗效果相比其他行为式验证码至少提高了5倍...使得网易易盾推理拼图的图块，在人的观感上是大致一体的，但从机器的角度来看，每张图片却是不一样的，无法通过图像内容恢复拼图...由于行为轨
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据了解，OPPO Reno14 Pro首发天玑8450处理器，采用台积电4nm制程工艺，CPU为1 3 4架构设计，是联发科最强天玑8系芯片。
Manus母公司蝴蝶效应完成7500万美元融资，由硅谷风投Benchmark领投，投后估值达5亿美元。资金将用于开发AI智能体系统，替代人类执行日常任务。Manus此前推出全球首个通用AI Agent，能自主完成订票、股票分析等工作。其产品主打"一键完成"功能，简化多软件协作流程。目前公司面临服务器容量和运营成本限制，正与阿里云通义千问合作，计划基于国产算力平台实现全功能落地，并拓展美国、日本和中东市场。
全球首个工业界多模态推理模型Skywork-R1V升级至2.0版本，全面开源38B参数模型权重。该模型在高考物理、生物等学科题目上展现出强大的图文推理能力，准确率媲美985考生水平。技术突破包括：1）首创视觉奖励模型Skywork-VL Reward，在视觉和文本奖励基准测试中均获SOTA；2）引入混合偏好优化(MPO)机制，平衡推理深度与通用能力；3）采用选择性样本缓冲(SSB)技术解决训练中的优势�
UC伯克利和艾伦实验室的最新研究表明，推理模型无需依赖冗长的思考过程也能有效工作。研究人员提出的"无思考(NoThinking)"方法通过简单提示直接生成解决方案，跳过了传统推理模型中的显性思考步骤。实验证明，在低资源(低token数量、少模型参数)或低延迟情况下，NoThinking方法的表现优于传统思考方式，能减少token使用量并提高推理速度。该方法在数学问题解决、编程和形式定理证明等任务中表现优异，尤其在资源受限时优势更明显。研究还发现，结合并行计算扩展后，NoThinking能进一步提升性能，在保持准确性的同时显著降低延迟和计算成本。这一发现挑战了"推理模型必须依赖详细思考过程"的传统认知。
2025年春节前夕，DeepSeek-R1模型发布，标志着中国AI进入推理模型新时代。文章梳理了国产大模型发展历程：从2022年ChatGPT引发国内追赶OpenAI热潮，到2023年"百模大战"，再到2024年"AI六小虎"格局形成。重点分析了六大国产推理模型（DeepSeek、百度、阿里、科大讯飞、字节、腾讯）的技术特点与市场表现，指出国产模型在性能上已接近GPT-4水平。特别强调科大讯飞星火X1凭借全国产化技术路线获得政企青睐，以及DeepSeek-R1以560万美元超低成本实现高性能的突破。文章还探讨了英伟达芯片断供危机下，国产全栈技术路径的重要性，认为自主可控将成为对抗国际不确定性的关键。最后指出，随着推理模型成为竞争焦点，国产大模型正从技术追随转向自主创新阶段。
研究显示，GPT-4o在图像理解和推理上表现出色，能生成精美图片，但在基础逻辑测试中表现欠佳，暴露出理解、推断及多步骤逻辑处理的不足。例如，被要求画一只猫时，它先画了狗然后改为猫，但仍存在错误判断。这表明当前AI更像“精确指令机器”，需进一步优化以实现更精细的图像理解和复杂任务处理。
令人意外的是，xAI创始人埃隆马斯克亲自下场回应：Grok 3.5还需要一周左右的时间打磨，现在还是有点太粗糙了。这一回复直接确认了Grok 3.5的发布时间表。 早在4月29日，马斯克就预告将在近期向SuperGrok订阅者发布Grok 3.5早期测试版。据其介绍，这一版本将成为专业领域问答专家，特别擅长解答火箭发动机、电化学技术等专业问题。 其核心创新在于采用第一性原理推理，能够�
东方甄选今日发布公告称，即日起正式启动外贸优品入驻”专项行动，让更多优质外贸产品走进直播间，服务国内消费者。此举是为了更好地帮助优秀外贸企业快速拓展国内大市场，为扩大内需战略注入新动能。盒马昨日也发文表示，将为外贸企业开通绿色通道，24小时专人加急处理，简化认证流程，缩短审核认证周期。
本文介绍了海南学魁榜智能学习平台，该平台由2022年在海口成立的海南学魁榜科技公司研发，专注于教育信息化技术。平台核心产品"学魁智能学习平板"包含7000+节由清北学霸团队录制的课程视频，覆盖初高中各学科知识点，提供模板课、专题课等多种课程类型，并每年更新内容。平台特色包括：1）VIP伴学服务，配备专业学情分析师和助教老师；2）绿色学习模式，避免干扰；3）提供题库测评、课程缓存等实用功能。用户反馈显示，该平台能有效帮助学生查漏补缺，提升成绩。文章认为学魁榜将智能技术与教学实践结合，打破了教育地域壁垒，是值得信赖的助学产品。
复旦大学与美团研究者提出UniToken框架，首次在统一模型中实现图文理解与生成任务的"双优表现"。该方案融合连续和离散视觉编码，有效解决了传统多模态建模中的"任务干扰"和"表示割裂"问题。通过三阶段训练策略（视觉语义对齐、多任务联合训练、指令强化微调），UniToken在多个基准测试中性能超越专用模型。其创新性体现在：1）统一的双边视觉编码
