在迈向通用人工智能（AGI）的征途中，多模态大语言模型（MLLMs）虽然在视觉理解与文本生成上展现了惊人的能力，却始终面临一道难以逾越的鸿沟：如何在复杂的数学与几何推理中，克服固有的幻觉与逻辑断层？ 现有的 “结果导向” ...

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上海AI实验室联合25所高校科研团队，推出了一款名为ATLAS的科学推理评测平台，旨在为人工智能模型构建一个高难度测试体系。该平台涵盖数学、物理、化学、生物、计算机科学、地球科学和材料科学七大基础学科，通过约800道原创题目检验AI模型的真实科学推理能力。与传统测试平台不同，ATLAS要求AI模型完成复杂的多步骤推理，并给出详细的解题过程，而非简单的选择题答案。

这项由布宜诺斯艾利斯大学数学系和圣安德烈斯大学ELIAS实验室联合开展的研究，发表于2026年1月的arXiv预印本平台，论文编号为arXiv:2601.09001v1。研究团队开发了一种创新方法，能够像使用体温计一样，通过监测AI大模型在生成答案时 ...