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不止于快！美团新推理模型正在重新定义「实用主义AI」
美团发布并开源推理模型 LongCat-Flash-Thinking，它在权威测评表现突出。该模型有多项创新，能更快、更能干、更可靠。其将技术实力转化为业务服务能力，实战测试表现佳，体现美团实用主义 AI 路径。
Skills驱动推理新范式，清华&北大：Token立省59%，准确率不降反升
当前推理模型虽准确率高，但生成“思考过程”会使推理成本和延迟上升。奇元科技、清华、北大等提出TRS框架，将历史推理轨迹蒸馏成技能卡片，在推理时检索注入，实现更少Token、更高准确率。
开源共建重塑推理 Infra：从架构创新到生态协同，Mooncake的破局之路
大模型推理落地面临成本、吞吐、长上下文“三角困境”。开源项目Mooncake以“计算存储解耦”为核心，通过PD分离等技术提供底层支撑。直播邀请专家从多视角拆解其技术逻辑、开源价值与企业实践。
链式思维是幻象吗？从数据分布视角重新审视大模型推理，马斯克回复，Grok破防
亚利桑那州立大学研究发现，思维链（CoT）推理可能只是对训练数据分布内模式的复现，输入与训练数据分布有差异时，推理链条会失效。研究探究了CoT泛化性等问题，对实际应用提出警示。
VEGA-3D：释放视频生成模型中的隐式3D知识，重塑3D场景理解与具身交互
华中科技大学与百度联合提出VEGA - 3D，释放视频生成模型隐式3D知识。它将视频生成模型作‘潜在世界模拟器’，用自适应门控融合机制，提升场景理解等任务表现，无需额外3D标注数据。
罗福莉携小米MiMo-V2-Flash首次亮相：一次在推理与Agent上的下注｜甲子光年
大模型进入新阶段，效率成能力一部分。小米MiMo团队12月16日晚发布并开源MiMo - V2 - Flash，负责人罗福莉首亮相。该模型在推理、编程和智能体场景表现出色，在架构、训练方法等有创新。
Shopee OnePiece：业内首个融合上下文工程、隐式推理和多目标训练策略的生成式搜推建模框架
2025年生成式推荐发展火热，但工业界落地多在序列化建模，替换传统范式遇阻。Shopee傅聪团队联合人大高瓴学院提出OnePiece范式，是业内首个融合多策略的生成式搜推建模框架，含上下文工程、隐式推理和多目标训练策略。
aiX-apply-4B逆袭DeepSeek-V3.2！aiXcoder发布代码变更应用模型，单卡推理提效15倍
3月25日，硅心科技发布专为代码变更应用场景设计的模型aiX - apply - 4B。它平均准确率达93.8%，超越Qwen3 - 4B和DeepSeek - V3.2，算力成本仅为后者5%，推理速度提15倍。还采用创新训练方法，适配企业场景。
苹果新作：内化视觉思考，推理提速 5 倍
Apple研究团队提出Internalized Visual Thinking（IVT），一种将预测性世界建模能力内化到模型表征中的后训练框架。它在训练时预测未来，推理时直接回答，相比Visual CoT推理提速超5倍。
利用Loop语言模型扩展隐式推理 | 直播预约
当前大语言模型依赖显式文本生成推理，未充分利用预训练数据。将介绍最新工作Ouro，Loop语言模型家族，核心创新多，虽参数少却性能优，还会讨论其推理轨迹及模型Scaling新可能。