浙大团队破解多模态模型「盲目自信」：先校准置信度，再分配算力丨CVPR'26
浙大团队破解多模态模型「盲目自信」：先校准置信度，再分配算力丨CVPR'26多模态大模型，到底有多“嘴硬”？ 浙江大学联合阿里巴巴、香港城市大
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7082 点击 2026-03-23 09:51
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多模态大模型，到底有多“嘴硬”？ 浙江大学联合阿里巴巴、香港城市大
占领OpenRouter调用量榜单第一的神秘模型Hunter Alpha，终于揭开神秘面纱—— 既不是GPT，也不是DeepSeek，而是来自小米的万亿旗舰模型MiMo-V2-Pro。
今日凌晨，小米MiMo大模型系列重磅三连更：旗舰基座大模型MiMo-V2-Pro、全模态Agent模型MiMo-V2-Omni、MiMo-V2-TTS，其最新发布的这三大模型都是为优化智能体能力打造。
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阿里巴巴推出了Qwen3-Max-Thinking，这是阿里千问系列目前能力最强的旗舰级推理模型，在19项权威基准测试中，Qwen3-Max-Thinking跟GPT-5.2-Thinking、Claude-Opus-4.5和Gemini 3 Pro等顶尖模型打得有来有回，搭配测试时扩展（TTS）能力后，能在不少基准测试上达到SOTA。
如果说大模型的预训练（Pre-training）是一场拼算力、拼数据的「军备竞赛」，那么测试时扩展（Test-time scaling, TTS）更像是一场在推理阶段进行的「即时战略游戏」。
大模型推理的爆发，实际源于 scaling 范式的转变：从 train-time scaling 到 test-time scaling（TTS），即将更多的算力消耗部署在 inference 阶段。典型的实现是以 DeepSeek r1 为代表的 long CoT 方法：通过增加思维链的长度来获得答案精度的提升。那么 long CoT 是 TTS 的唯一实现吗？
在大语言模型（LLM）席卷各类复杂任务的今天，“测试时扩展”（Test-Time Scaling，TTS）已成为提升模型推理能力的核心思路 —— 简单来说，就是在模型 “答题” 时分配更多的计算资源来让它表现更好。严格来说，Test-Time Scaling 分成两类：
Voice Agent 赛道正在爆发，但它迫切需要一个能让对话真正「流动起来」的底层引擎，一个能撑起下一代交互体验的 TTS 模型。竞争的焦点，已经从 LLM 的「大脑」，延伸到了 TTS 的「嗓音」。谁掌握嗓音，谁就掌握着下一代 AI 商业化的钥匙。而 10 月 30 日 MiniMax 发布的 Speech 2.6 模型，似乎正是一个专为解决这些痛点而来的答案。