Microsoft Research 推出 MindTopo 基准，测试多模态模型的拓扑推理能力
Microsoft Research 发布 MindTopo 基准，评估多模态大语言模型对连续性、分离、顺序、包围和绳结五类拓扑关系的理解。测试涵盖静态推理与交互规划两个层级，结果显示各类专有与开源模型在静态识别上明显强于多步规划任务，且均远低于人类水平。错误多发生在规划阶段，模型随场景变化丢失结构关系或提出违反物理约束的动作。
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Berkeley AI ResearchAI 评分3838 基于信息的成像系统设计：Berkeley AI Research 提出直接评估成像系统信息量的框架
Berkeley AI Research 在 NeurIPS 2025 论文中提出直接基于信息量评估与优化成像系统的框架，利用已知噪声模型从测量数据估计互信息。该指标在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微成像四个领域均能预测下游解码性能，优化所得设计可媲美 SOTA 端到端方法，且内存、算力更省，无需任务专用解码器设计。