傳音持續(xù)深化AI領(lǐng)域的產(chǎn)學(xué)研協(xié)同，積極推動與國內(nèi)外知名高校的深度合作，圍繞AI視覺、語音、語言與大模型等方向推進(jìn)協(xié)同創(chuàng)新。日前，傳音TEX AI中心與中山大學(xué)、穆罕默德·本·扎耶德人工智能大學(xué)（Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence，簡稱MBZUAI）聯(lián)合開展的“拍照解題”項目研究取得重要進(jìn)展，相關(guān)成果論文已被計算機視覺領(lǐng)域的國際頂級學(xué)術(shù)會議CVPR 2026正式錄用。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2512.19554

代碼鏈接：GitHub - yongxinwang-ai/CARE

CVPR是IEEE主辦的計算機視覺與模式識別領(lǐng)域的頂級會議，是中國計算機學(xué)會（CCF）推薦的A類會議，它與ICCV、ECCV并稱為計算機視覺領(lǐng)域“三大頂會”。據(jù)最新數(shù)據(jù)，CVPR 2026共有逾三萬人投稿，在進(jìn)入評審流程的16,092篇有效文章中，最終接收率僅25.42%，每篇論文都必須通過3-5位全球頂尖專家的雙盲評審。

近年來，AI大模型在邏輯推理與復(fù)雜問題求解方面的能力持續(xù)提升，但在實際應(yīng)用中，其在復(fù)雜數(shù)學(xué)題上的處理表現(xiàn)仍存在不足。例如，解題結(jié)果正確但推理過程存在邏輯漏洞，或步驟看似完整但實際推導(dǎo)錯誤。這類問題在學(xué)習(xí)場景中尤為關(guān)鍵，相較于答案本身，推理過程的準(zhǔn)確性更直接影響學(xué)生對知識的理解與掌握。

針對這一問題，傳音TEX AI中心與中山大學(xué)、MBZUAI團隊合作，開發(fā)了CARE（Contrastive Anchored REflection）技術(shù)，從訓(xùn)練機制上對傳統(tǒng)路徑進(jìn)行了優(yōu)化。不同于僅以“結(jié)果對錯”作為反饋信號的方式，CARE技術(shù)將關(guān)注點前移到推理過程本身，重點引入“高質(zhì)量錯誤樣本”——即那些接近正確但存在關(guān)鍵步驟偏差的解題路徑。通過將這類樣本與標(biāo)準(zhǔn)解法進(jìn)行對比分析，并結(jié)合反思式重推理機制，模型能夠識別具體錯誤環(huán)節(jié)，并完成自我修正，從而形成更穩(wěn)定、連貫的推理能力。在引入反思機制后，模型對復(fù)雜問題的二次推理成功率由約10%–19%提升至76.6%，有效增強了面對復(fù)雜題目時的穩(wěn)定性。

此外，CARE技術(shù)還引入“救援機制”：即使多次嘗試均未得到正確結(jié)果，系統(tǒng)仍會從已有錯誤路徑中篩選出“相對最優(yōu)解”，作為進(jìn)一步學(xué)習(xí)的起點，使模型在復(fù)雜問題下仍能持續(xù)優(yōu)化推理能力。

在實際效果上，該方法顯著提升了模型的解題質(zhì)量。在MathVista（圖像數(shù)學(xué)推理）測試中，CARE準(zhǔn)確率比傳統(tǒng)方法的68.9%高13.2個百分點，提升至82.1%；在MMMU-Pro（多學(xué)科綜合推理）測試中，CARE將準(zhǔn)確率從36.4%提升至46.7%。整體來看，CARE 比傳統(tǒng)方法平均提升 4.6 個百分點。

目前，該技術(shù)已進(jìn)入產(chǎn)品化階段，并逐步應(yīng)用于傳音手機智能助手中。基于CARE優(yōu)化后的能力，傳音手機智能助手拍照解題功能在輸出結(jié)果時不僅能夠提供答案，還能呈現(xiàn)更清晰、結(jié)構(gòu)更完整的解題步驟，在面對多步驟推導(dǎo)問題時也更不容易出現(xiàn)邏輯中斷或錯誤累積。這種“過程可解釋”的能力，使AI從單純的解題工具，進(jìn)一步向“可輔助理解”的學(xué)習(xí)工具演進(jìn)。

拍照解題是傳音在 AI 教育應(yīng)用上的重要方向。在非洲、南亞等地區(qū)，教育資源相對稀缺，部分家庭在課后輔導(dǎo)方面仍面臨一定困難。傳音推出的拍照解題功能為學(xué)生提供即時的解題思路與步驟解析，在一定程度上彌補學(xué)習(xí)支持資源的不足，幫助用戶更高效地理解知識點，提升學(xué)習(xí)效率，讓前沿科技真正服務(wù)于每個人的生活。

隨著AI技術(shù)持續(xù)向真實場景滲透，AI已經(jīng)成為理解用戶需求、創(chuàng)造新體驗的重要工具。傳音積極將 AI 能力深度融入社交、出行、健康、教育等高頻場景，讓技術(shù)從“可用” 變?yōu)椤罢鎸嵖筛小保瑢崿F(xiàn)用戶的體驗升級。此次聯(lián)合研究成果的落地，也為AI在教育場景中的進(jìn)一步應(yīng)用提供了新的技術(shù)路徑與實踐基礎(chǔ)。通過持續(xù)推進(jìn)以用戶需求為導(dǎo)向的技術(shù)創(chuàng)新，并深化與高校的協(xié)同研發(fā)，傳音正不斷將前沿AI能力轉(zhuǎn)化為可落地的產(chǎn)品體驗，讓更多用戶能夠享受到AI帶來的便利。