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OpenAI 最新报告：让团队变得 AI Native 的五大原则
OpenAI 发布白皮书《Staying ahead in the age of AI》，基于与国际大公司合作经验，提炼出让团队变得 AI Native 的五大原则，即对齐、激活、放大、加速、治理，还给出各原则策略及反思问题。
EMNLP 2025 浙大&蚂蚁 | 提出动态压缩CoT推理新方法：LightThinker
随着AI发展，大语言模型处理复杂推理任务能力提升，但推理时产生大量中间步骤和文本，拖慢计算速度、增加资源压力。浙大、蚂蚁等机构研究者提出LightThinker，可动态压缩推理步骤，降低内存占用和计算成本。
EMNLP 2025 | 动态压缩CoT推理新方法LightThinker来了
随着AI发展，大语言模型处理复杂推理任务能力提升，但推理产生大量中间步骤和文本，拖慢计算速度、增加资源压力。研究者提出LightThinker，模仿人类思考模式，动态压缩推理步骤，削减tokens数量，降低成本。
中国科大Science-Star（科星） : 一体化、可扩展的科学智能体搭建平台
中科大认知智能全国重点实验室开发了 Science - Star 科研智能体平台。它基于 ReAct 引擎，有一体化可视化支持、插拔式模块化架构和跨学科工具集成等特色，为科研智能体研发与实验提供高效基础设施。
抢天才还是拼算力？前 Llama 推理负责人详解 AI 的真实天花板
前 Llama 推理负责人 Ross Taylor 在播客访谈中指出，AI 竞赛中的混乱和挖角是噪声，最终会被指数级算力淹没。他阐释了算力指数曲线决定竞赛天花板，强调系统性实验、高质量评估的重要性。
图灵奖得主Sutton再突破：强化学习在控制问题上媲美深度强化学习？
图灵奖得主Richard S. Sutton认为未来AI发展需靠强化学习。他将2024年的SwiftTD算法拓展到控制领域，提出Swift - Sarsa算法，还设计操作性条件反射基准测试。实验显示，结合预处理方法，其性能或媲美深度强化学习。
北大联手通义实验室发布ZeroSearch：成本暴降88%，无需搜索即可激活大语言模型的检索能力！
北大与通义实验室发布ZeroSearch框架，可无需真实搜索激活大语言模型检索能力。它引入大语言模型模拟搜索、采用结构化模板等策略，成本降88%，多项实验显示其性能超越基线与真实搜索方法。
无需人工标注！AI自生成训练数据，靠「演绎-归纳-溯因」解锁推理能力
新加坡国立大学等机构研究者提出元能力对齐训练框架，模仿人类推理心理学原理，将演绎、归纳与溯因能力融入模型训练。实验显示，该方法提升模型在多任务上的性能，且有跨领域可扩展性。
准确率92.7%逼近Claude 3.5、成本降低86%，开源代码定位新神器LocAgent来了
OpenHands 等团队发布 LocAgent，这是用于代码定位的图索引 LLM Agent 框架，准确率达 92.7%。它把代码库解析成图，提供工具接口，经实验效果出色，开源微调模型降本增效，还能提升问题解决率。
答对了却没看图？EASE给多模态RLVR装上「视线校正器」
强化学习与可验证奖励提升视觉语言模型推理能力，但存在答案奖励只知对错、不知证据区域问题。哈工大等团队提出EASE，把标注证据区转为目标分布，监督空间注意力，推理无额外标注，实验成绩优异。