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小模型大作为！微博的VibeThinker-1.5B超越DeepSeek R1等头部大模型
近年来，“参数越大，能力越强”成行业共识，但带来成本高和资源集中问题。微博AI团队开发的VibeThinker - 1.5B用1.5亿参数和低训练成本，在多项测试中超越头部大模型，还提出SSP框架和MGPO算法。
公开模型一切，优于DeepSeek-R1，英伟达开源Llama-Nemotron家族
英伟达推出面向高效推理的 Llama-Nemotron 系列模型，包括 Nano、Super、Ultra 等规模，具备卓越推理能力与效率，采用开放许可。模型支持动态推理切换，训练结合多方法，性能优于 DeepSeek-R1 等。
哈佛发现基础模型比你想象中更强大：纯采样方法可超越RL
论文提出基础模型本身已具备强大推理能力，通过“幂采样”纯采样算法，在多推理任务上媲美或超越RL后训练，挑战“RL才能提升推理”观念，为理解基础模型潜力开新视角。
模型越聪明越“不听话”？MathIF基准揭示AI服从性漏洞
上海人工智能实验室与香港中文大学研究团队发布论文，用MathIF基准揭示大模型“聪明”和“听话”有矛盾，越擅长推理越易忽略指令，还分析了原因并给出让模型更“听话”的方法。
清华上交满分论文证明：强化学习并不能让大模型更会思考！
清华和上交在NeurIPS 2025的研究《Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?》获满分。研究聚焦RLVR，发现强化学习不能让大模型更会思考，推理能力上限仍由基础模型决定。
「边思考、边搜索、边写作」WebThinker开启AI搜索&研究新纪元！
大型推理模型有推理能力，但静态知识限制其在复杂任务表现。WebThinker 让 LRM 推理中自主搜索、导航及写报告，集成探索器，有自主策略和训练工具，实验显示性能强，还指明未来探索方向。
CoT 之后，CoF 如何让帧间逻辑从「隐式对齐」变成「显式思考」？
CoT 虽提升语言模型推理能力，但在 C 端场景有局限，且被质疑并非真实推理。视觉领域提出 CoF 概念，Google DeepMind 团队引入理论，让视频模型通过帧链推理提升帧间一致性，还具强大泛化能力。
世界模型炒作了半年，反应速度还不如 VLA？穆尧团队和百度智能云给出最新解法
生成式世界模型用于机器人控制备受争议，因其推理延迟高。上海交通大学 ScaleLab 团队等联合发布 AHA - WAM，解决推理延迟和时空分辨率错配问题，在任务成功率和推理速度上领先，还需系统协同推进落地。
好看不等于会交互！阿里发布基于交互的世界模型基准
阿里等联合推出 Omni - WorldBench 评估框架，指出多数高颜值 AI 视频在物理规律和交互逻辑上有缺陷。该框架含提示词套件和量化评估框架，对 18 款模型测评，为 4D 世界模型研发指明方向。
国产黑马自优化「超级大脑」，全闭环Agent杀疯！一站式AI原生基建来了
AI加速落地，行业需可持续进化系统框架。清华系中数睿智将全新框架集成到语思智能平台，其5D - RAG框架破传统RAG痛点，且在多领域落地，为产业智能升级提供路径。