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DeepSeek识图模式是个新模型？！一手实测在此（没错我被灰度到了）
作者喜提DeepSeek识图模式灰度测试，实测发现其非思考模式速度快，推理有幻觉；思考模式推理慢且冗长。实用功能如OCR、复原HTML较靠谱，但色盲测试偶翻车。该模式或用独立视觉模型，且多模态进展超预期。
打脸OpenAI！谷歌Gemini高级版获IMO 2025官方认证金牌：纯自然语言端到端推理
谷歌DeepMind宣布高级版Gemini在2025年IMO中6题解5题获金牌，经官方认证，全程用自然语言推理。对比OpenAI自我宣称拿金牌，谷歌成绩更有说服力，还介绍了Gemini进步及实现方法。
重磅！OpenAI时隔五年再发布开源模型gpt-oss：开源SOTA，可在16g笔记本运行
谷歌推出Genie 3后，OpenAI宣布发布开源推理模型gpt-oss，有gpt-oss-120b和gpt-oss-20b两个型号，采用混合专家架构和4位量化方案，能快速推理，原生支持128k上下文长度。文章还介绍了模型表现、训练等情况。
训练加速1.8倍，推理开销降78%！精准筛选题目高效加速RL训练丨清华KDD
清华大学THU-IDM团队与慕尼黑大学CompVis团队合作提出MoPPS框架，解决强化微调代价高问题。它精准挑题，预测难度，开销低、动态适应且平衡探索利用，在多任务表现佳，降本增效，有新范式。
亿级日活App的“算力生死劫”：推理成本倒挂，他们靠跨云架构砍掉75% GPU集群
一家AI穿搭+购物推荐的出海应用DAU破亿，但算力和传输成本高，ARPU远低于成本。该企业转向Akamai推理云，换用RTX PRO 6000，缩减服务器集群，降低成本，采用跨云架构过渡，实现零阵痛平替。
RL训练一层就够了！单层RL超越全参数训练，跨任务跨模型跨算法全部验证
明尼苏达大学、北大和亚马逊团队研究发现，RL收益集中在中间层，训练单层可超全参数训练。他们提出层贡献度指标，经多模型、算法、任务实验验证，还给出三种训练优化策略。
《TAML》好文推荐 | 来自中国科学院力学研究所张磊博士 评估大语言模型在计算流体力学领域的知识利用、学习与创造
研究聚焦评估推理型（DeepSeek R1和OpenAI o3 - mini - high）与非推理型（DeepSeek V3和ChatGPT 4o）大语言模型在计算流体力学领域知识利用、学习与创造能力。通过三类基准问题评估，结果有差异。
中科院联合清华等发布视觉语言行动推理模型VLA-R1，让机器人先思考再行动
中科院自动化所、清华和GigaAI联合发布视觉 - 语言 - 行动模型VLA - R1，让机器人先思考再行动。它通过构建数据集教模型思维链，结合监督微调与强化学习提升性能，经多场景测试表现出色。
深夜突袭！谷歌Gemini 2.5 Pro更新蝉联榜一：推理超越o3，编程超越opus4
深夜谷歌对Gemini 2.5 Pro模型重大更新，在编码、推理等测试中超越o3，几周内成稳定版。其价格优势大，还增加思考预算，输出风格和结构改进，用户实测反馈佳，但发布不久被越狱攻击。
一个省略号提示+强化学习搞定大模型“过度思考”，中科院自动化所新方法：从强制推理到自主选择
中国科学院自动化研究所联合鹏城实验室提出AutoThink方法，用省略号提示和多阶段强化学习，让推理大模型依题目难度自主切换思考模式，解决过度思考问题，在多数据集验证有效。