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Qwen团队发布长上下文Reasoning模型QwenLong-L1，超越o3-mini
Qwen团队发布长上下文Reasoning模型QwenLong - L1。当前大模型处理长文本有训练效率低、过程不稳定难题。QwenLong - L1用分阶段强化学习等方法，实验中超越o3 - mini、比肩Claude，还在案例表现出色。
告别Reasoning模型的“灵光一现”，推理能力可控了
当前GPT - 4o、DeepSeek - R1等大模型推理的‘高级操作’随机触发，不可控。研究者受经典推理三要素启发，教会模型三种‘元能力’，经三阶段训练，模型效果提升，让推理能力可控。
OCR-Reasoning：揭秘多模态大模型在复杂图文推理中的真实能力
主流OCR评测基准聚焦信息抽取任务，而图文推理任务缺乏系统性评估标准。OCR - Reasoning可系统性评估多模态大模型深度推理能力，还给出多种推理示例，并展示了测评Qwen2.5 - VL - 7B模型的代码。
OCR-Reasoning：揭秘多模态大模型在复杂图文推理中的真实能力
主流OCR评测基准聚焦信息抽取，复杂图文推理任务中多模态大模型深度推理能力缺乏评估标准。OCR - Reasoning可系统性评估，还列举多种推理示例，并测评了Qwen2.5 - VL - 7B模型。
快手Klear-Reasoner登顶8B模型榜首，GPPO算法双效强化稳定性与探索能力！
快手Klear团队推出Klear-Reasoner模型，基于Qwen3 - 8B - Base打造，在多基准测试达同规模SOTA。其核心GPPO算法能强化稳定性与探索能力，团队还对训练流程多环节深入分析，给出优化策略。
年度AI论文！全球三大顶尖模型的防蒸馏机制全面告破：小模型“套出”大模型隐藏思维链，Kimi-K3重现概率异常
这篇论文指出三大前沿AI模型厂商API有密码学旁路漏洞，攻击者用轻量级模型就能恢复大模型隐藏思维链数据。还揭示部分模型训练或借鉴大模型思维链，此漏洞也致企业数据隐私安全问题。
首次！世界模型、动作模型融合，全自回归模型WorldVLA来了
阿里巴巴达摩院提出全自回归模型 WorldVLA，首次融合世界模型与动作模型，统一文本、图片、动作理解和生成。它用独立编码器处理多模态数据，还提出策略解决误差累积问题，实验表现优异。
Reasoning的最终答案可能不是模型想要的答案！
大型语言模型解决复杂问题有推理过程和答案，传统评估只看最终答案。论文提出最终答案可能不佳，中间步骤更值得研究。还介绍通过切割推理过程发现中间步骤藏玄机，提出‘分步检查法’提升模型表现，实验表明准确率最高提升13%等。
0.005%参数量超越SOTA！提升模型能力无需庞大奖励模型
上海交通大学等校联合团队提出轻量级奖励模型SWIFT，利用大模型隐藏状态线性特征，仅训练极小线性层，在推理任务中超越主流奖励模型，实现计算效率与准确率双提升，且在多领域表现出色。
让大模型“吃一堑长一智”，南理工百度等提出模型记忆新方法
南京理工大学联合百度等提出新方法ViLoMem，构建视觉流+逻辑流的双流语义记忆，让模型“从错误中学习”。它能在多模态基准提升模型表现，强模型记忆还可迁移给小模型。