inclusionAI 發布了 ZoomGain-9B 與 ZoomGain-4B 視覺語言模型檢查點，同時推出 ZoomGainBench 評估基準與 ZoomGain RL 訓練資料。ZoomGain 透過挖掘從全局到縮放的感知落差來建構細粒度視覺監督，而 ZoomGain-9B 在多項細粒度與通用感知基準上達到更優異的表現。ZoomGainBench 包含 941 張影像上的 1,000 道問題，而 RL 資料集則有 9,000 筆訓練紀錄與 7,713 張來源影像。
inclusionAI 發布了 arXiv 論文、ZoomGainBench 評估基準、RL 訓練資料集，以及 ZoomGain-4B/ZoomGain-9B 模型檢查點。28 個模型中最佳者在 ZoomGainBench 上得分 61.08，而 ZoomGain-9B 在多個細粒度與通用感知基準上達到更優表現。ZoomGain 挖掘從全局到縮放的感知落差，為視覺語言模型建立細粒度視覺監督。
Google DeepMind 與 Artificial Analysis 合作推出多模態知識代理（Multimodal Knowledge Agent，MKA）基準，要求代理審閱建築圖紙、工程示意圖與臨床掃描等密集視覺專案檔案，並產出簡報、試算表、PDF、Word 文件與標註圖像。
ZoomGain 利用只有放大後才會清晰的視覺細節，針對整張影像建構問題，並將這種全域到縮放的感知落差作為視覺語言模型的監督訊號。本次發布包含 arXiv 論文、ZoomGainBench 基準（1,000 道問題，涵蓋 941 張影像，涉及屬性辨識、計數與 OCR）、涵蓋 7,713 張來源影像的 9,000 筆 RL 訓練紀錄，以及 ZoomGain-4B 與 ZoomGain-9B 檢查點。28 個模型中最佳者在 ZoomGainBench 上得分 61.08，而 ZoomGain-9B 在多項細粒度與通用感知基準上達到更優異的表現。
VIALS-AA 分析了 19 個模型如何對科學影像進行推理，並對 9,177 次工具呼叫的執行軌跡進行分類。查看影像佔呼叫的 38.3%，影像準備或量測佔 47.3%；而影像量測在 GPT-6 Astra (max) 與 GPT-6.1 Sol (max) 上僅佔呼叫的 5–6%，相較之下 Claude Opus 5.5 (max) 與 Claude Sonnet 5.5 (max) 則為 25–27%。Gemini 3.8 Flash (high) 產生了該群體 86.7% 的評論／無操作呼叫，且各模型每項任務的成本差異接近 100 倍。
Google Research 推出 Agile Deliberation，這是一套框架，將主觀 AI 分類器的建立轉化為反覆對話，由 AI 協助使用者釐清自己的定義。它將任務拆分為概念範疇界定與概念迭代，運用視覺語言模型找出邊界案例影像，並將回饋導入自動提示優化迴圈。在 18 場各 1.5 小時的實際使用者工作坊中，此方法減輕了使用者的疲勞與焦慮，並產出更一致的模型，表現優於標準基準；程式碼已在 GitHub 開源。
Audible 的技術團隊正運用可控文字轉語音技術，讓有聲書角色擁有鮮明且一致的聲音，並以自然語言描述對話該如何呈現作為引導。BookLLM 元件能分析角色特徵並辨識其對話，英文準確率達 97%，西班牙文達 94%；同時，一套合成資料流程以帶字幕的語音訓練模型。在 MUSHRA 測試中，對話區辨度提升了 3.7 分，且在英文與西班牙文測試中，十種聲音裡有八種的聆聽體驗獲得統計上顯著的改善。
Google Research 在 JAMA Network Open 發表了一項前瞻性多中心研究，顯示其 AI 模型可從盲掃超音波估算孕齡，平均絕對誤差為 4.18 天，而專家超音波技術員使用標準生物測量法的誤差為 4.48 天。該模型僅在 120 名芝加哥參與者上進行了最低限度的調校，並在奈洛比未經任何本地優化的情況下進行測試，達到 4.27 天的 MAE，相較之下芝加哥為 4.10 天。這項研究針對前線孕產婦照護，世界衛生組織估計每年有超過 250,000 例可預防的妊娠相關死亡，且三分之二的人缺乏診斷影像的可及性。
Import AI 476 涵蓋一項新基準，顯示前沿 LLM 在直覺視覺推理上仍落後於人類，GPT 6 Astra 得分 53.6 pass@1，而人類基準為 93.1。文中亦討論 AI 系統透過 TasteVal 基準在「研究品味」上有所提升，並主張 AI 可加速太空工業化並創造複合的先發優勢。