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综述 | 从“说出来”到“脑中算”：Latent Reasoning的范式跃迁与无限可能
大型语言模型用显式思维链推理有局限，潜在思维链（Latent CoT）让推理在连续隐藏状态空间进行。论文梳理该领域，建立框架，介绍方法，探讨可解释性与无限深度推理，指出价值、挑战与未来方向。
OpenAI不Open！7年功勋老将投奔宿敌，实验室沦为API代工厂
2026开年，OpenAI的「推理之父」Jerry Tworek离职，他入职近七年，是推理技术核心人物。Scaling Laws失效，后训练成主要出路，但深度推理成本高，在强调盈利环境下，Tworek不满研究受限而离开，OpenAI或失去通往AGI的机会。
让GPT-4.1「头皮发麻的考试」！OpenAI给大模型上强度，AI能赢吗？
OpenAI 公布 MRCR 评测标准数据集，其针对 AI 模型上下文能力进行「奥运会」级别测评。MRCR 提升了测试难度，能揭示 AI 能力边界，推动模型发展，帮助更合理应用技术。GPT4.1 在一些测试中表现出色，未来 AI 能力上限充满可能。
豆包 Seed 2.0 来了：字节模型跨越鸿沟
春节前字节发布豆包大模型 2.0，其在 Text 领域进入榜单前十，视觉能力全球第四且成本低。它定位多模态 Agent 模型，有多种能力升级，文中用多个案例展示其强大，还强调字节重原生能力非简单蒸馏。
DeepSeek V3.1 把 R1 融了，一堆新活：<think>开关、动态搜索、新ToolCall ...
DeepSeek在Hugging Face悄悄发布V3.1版本，将对话和推理模型合并为混合推理模型。它有显式推理、内置搜索、简化工具调用等特性，Aider测试成绩佳且成本低，但也存在战术回避、幻觉率升高等问题。
Meta联手UCSD发布DeepConf：计算成本暴降85%，99.9%准确率！
Meta AI联合UCSD推出DeepConf技术，解决了AI高难度推理准确率与计算成本的难题。它让AI学会“察言观色”，筛选靠谱推理路径，在AIME 2025竞赛中与GPT - OSS - 120B模型取得99.9%准确率，还节省大量计算资源。
Prompt、Skills、MCP：大模型上下文工程核心链路
文章聚焦大模型上下文工程，介绍了Prompt、Skills、MCP核心链路。Prompt是与模型沟通基础，但其有脆弱、难管等痛点，促使向上下文工程演进；Skills是能力单元，可显式化能力、动态组合；MCP解决能力集成问题，虽有争议但理念重要。
内存四年涨700%，长鑫LPDDR6送样能把价格打下来吗
近期“长鑫DDR6送审”刷屏，实则涉及技术进度、资本事件、供应链前置动作。文章分析长鑫进展含金量，认为国产DRAM首次和国际标准处同一窗口。此轮存储涨价因HBM抽走通用产能，长鑫或补通用市场空缺。
通用 Agent 向左，Agentic Browser 向右
作者五一深度体验了Fellou，认为它和Manus走不同路线，Manus专注做Agent，Fellou做基于浏览器的全新系统。还介绍了Fellou核心功能，也指出其上手门槛高、执行慢等不足，认为发展尚早，值得期待。
Claude 4 核心成员访谈：提升 Agent 独立工作能力，强化模型长程任务能力是关键
Anthropic 两位研究员在采访中表示 2025 年强化学习在大语言模型训练奏效，如 Opus 4 能处理长周期任务。还探讨模型发展方向，如用户与多模型交互、模型可解释性等，认为未来会有白领 AI 员工。