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ICML 2025｜多模态理解与生成最新进展：港科联合SnapResearch发布ThinkDiff，为扩散模型装上大脑

自 Stable Diffusion、Flux 等扩散模型 (Diffusion models) 席卷图像生成领域以来，文本到图像的生成技术取得了长足进步。但它们往往只能根据精确的文字或图片提示作图，缺乏真正读懂图像与文本、在多模 态上下文中推理并创作的能力。能否让模型像人类一样真正读懂图像与文本、完成多模态推理与创作

ICML 2025 | 大模型能在信息不完备的情况下问出正确的问题吗？

大语言模型（Large Language Model, LLM）在复杂推理任务中表现卓越。借助链式思维（Chain-of-Thought, CoT），LLM 能够将复杂问题分解为简单步骤，充分探索解题思路并得出正确答案。LLM 已在多个基准上展现出优异的推理能力，尤其是数学推理和代码生成。

然而，当前针对 LLM 推理能力的研究主要集中于被动推理（Passive Reasoning, PR）