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作者｜孙雨 阿里巴巴达摩院实习生 ReasonMed相关链接 论文链接：https://arxiv.org/abs/2506.09513 Hugging Face：https://huggingface.co/datasets/lingshu-medical-mllm/ReasonMed Code：https://github.com/alibaba-damo-academy/ReasonMe
作者｜李龙阿里巴巴达摩院算法工程师 摘要 浙江大学和阿里巴巴达摩院的研究者们提出了一项名为创意链（Chain of Ideas，CoI）的创新研究。他们将文献组织成链的形式，引导模型像人类一样进行研究思考。基于 CoI，研究者们构建了一个智能体——CoI Agent。这个智能体能够通过输入一个文章主题或一篇论文，自动生成科学创意并设计对应实验。 目前项目论文、代码、Demo 均已经上线，CoI
作者｜陈浩邦阿里巴巴达摩院算法工程师 摘要 近年来，大型多模态模型（MLLM）展现了惊人的信息处理潜力，但它们在理解真实世界的超长、复杂文档时，仍然面临巨大挑战。现有的基准也多侧重于短文档和抽取式问答，无法真实反映现实世界的复杂性。 为了解决这一难题，我们推出了M-LongDoc⸺一个专为超长多模态文档理解设计的全新基准和训练框架。这项工作不仅提出了更接近真实场景的“考题”，还设计了一种创新的
作者｜陈桂臻阿里巴巴达摩院实习生 摘要 多模态大语言模型（MLLMs）在几何等视觉密集型推理任务中表现不佳，其核心问题在于模型的视觉感知瓶颈，制约了推理训练的效果。模型如果无法正确感知图像中的基本形状、角度和空间关系，就更无法解决复杂的几何问题。 为此，来自达摩院和新加坡南洋理工大学的研究团队提出了Geo-Perception Question-Answering（GeoPQA）基准来量化模型
