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NeurIPS25高分论文｜以判别式监督学习强化推理LLM，解决难度偏差和熵崩塌难题
德州农工大学博士生李港在NeurIPS25高分论文中，分析GRPO优化目标，发现难度偏差局限及与判别式监督学习联系，提出DisCO框架强化大型推理模型，其优势显著，实验表现优于GRPO及其变体。
百川开源医疗增强大模型 Baichuan-M2：更符合中国临床诊疗场景，可 4090 单卡部署
百川智能发布并开源医疗增强大模型 Baichuan-M2，以更小尺寸反超 OpenAI 新模型。它可 4090 单卡部署，成本低，在 HealthBench 评测表现佳，免费开源，更适配中国临床诊疗场景。
小米神操作！认领榜一神秘模型Hunter Alpha，龙虾之父都忍不住打听
小米官宣MiMo-V2家族三款新模型Pro、Omni和TTS，其中Pro就是此前占领OpenRouter调用量榜单第一的神秘模型Hunter Alpha。它参数规模万亿，性能亮眼，Omni和TTS也实力强悍，此前身份引发全球网友好奇。
MSRA清北推出强化预训练！取代传统自监督，14B模型媲美32B
微软亚洲研究院联合清北提出全新预训练范式RPT，将强化学习融入预训练，把预训练语料库重构为推理问题集。实验显示RPT-14B表现出色，在多方面媲美甚至超越32B模型，未来RL或在LLM预训练掀起风暴。
阿里AI 重磅第4发：电影级MOE 视频模型Wan2.2正式开源！
阿里通义团队开源电影级视频生成模型Wan2.2，将光影、色彩、镜头语言装进模型，支持60多参数自由组合。它是业界首个用MoE架构的视频生成模型，推理省计算资源，性能超主流模型，获国外网友盛赞。
算力成本大降！马尔可夫思考机来了，LLM推理成本直接降为线性
用强化学习让LLM具备推理能力耗费颇高，计算量会二次级增长。Mila和微软研究院等团队提出马尔可夫式思考机，重构强化学习形式，让计算量呈线性，实验效果显著，还能与先进模型兼容。
30人团队震撼英伟达！Jim Fan自曝三个教训，重押世界模型
英伟达Jim Fan带队创立GEAR实验室，30人团队产出惊人，涵盖机器人学习完整技术栈。团队有GR00T基础模型等成果，Jim Fan还分享三个教训，重注视频世界模型，提出仿真世界三阶段，指出物理AI未来是新基础设施。
真实联网搜索Agent，7B媲美满血R1，华为盘古DeepDiver给出开域信息获取新解法
华为诺亚方舟实验室提出 Pangu DeepDiver 模型，实现 LLM 搜索引擎自主交互新范式。它用真实互联网数据训练，在 WebPuzzle 等基准测试中，7B 的 DeepDiver 媲美 671B DeepSeek - R1，展现强大信息获取与泛化能力。
别问树模型了！死磕结构化数据，清华团队把大模型表格理解推到极限
AI 时代处理结构化数据成痛点，LLM 大模型难以满足生产要求。清华大学与稳准智能联合发布的 LimiX 系列模型，做到真正通用，在跑分和实际落地表现出色，其轻量级版本 LimiX - 2M 适合边缘设备和科研场景。
14B打败671B！微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1
如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展，但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索，成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型，性能超 671B 的 DeepSeek - R1。