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为大模型思考装上“猎鹰重装引擎” ：腾讯混元 SEAT 重塑深度思考
本文深度解析腾讯混元最新发布的 SEAT 自适应并行扩展推理框架。它让大模型 CoT 升级，应对复杂推理任务。该框架通过多轮并行推理和语义熵导航，解决大模型深度思考的局限，且适配多种大模型，性价比高。
一篇被证明“理论有误”的论文，拿下了ICML2025时间检验奖
2015年发表的Batch Normalization论文在ICML 2025会议获时间检验奖。它引用超6万次，推动了深层神经网络发展。虽2018年被指理论有误，但仍有新研究发现其对训练过程的根本影响。
模拟大脑功能分化！北大与港中文发布Fast-in-Slow VLA，让“快行动”和“慢推理”统一协作
北大与港中文研究团队发布 Fast-in-Slow（FiS-VLA）全新双系统视觉 - 语言 - 动作模型，将快速执行模块嵌入预训练视觉 - 语言模型，实现快慢系统一体化。该模型在多平台表现优异，控制频率大幅领先。
除了prompting外，不动参数，如何改变模型行为？
文章指出传统提示工程控制大模型生成行为有缺陷，提出Steering Target Atoms (STA)方法。它用稀疏自编码器分解LLM高维表示，定位“原子知识组件”精准控行为，实验效果超现有技术，还能控制推理长度。
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。
「Tokens是胡扯」，Mamba作者抛出颠覆性观点，揭露Transformer深层缺陷
Mamba作者Albert Gu在博客中探讨状态空间模型（SSM）和Transformer权衡，抛出‘Tokens是胡扯’观点，揭露Transformer深层缺陷，如分词问题、处理噪声能力弱等，还分析两类模型特点及结合优势。
长篇动画上色稳如老狗！全新开源LongAnimation
动画上色是制作长篇动画时“烧脑”又“烧钱”的环节，现有AI主流方法多为局部处理，易导致色彩漂移、风格不统一。中国科学技术大学团队提出动态全局 - 局部范式，构建LongAnimation框架，可确保长动画色彩一致。
小扎官宣Meta超级智能实验室！97年小孩哥带队，11人名单7位是华人
今天凌晨，小扎发内部信宣布成立Meta超级智能实验室（MSL），由Scale AI前CEO、华人Alexandr Wang带队。MSL首批11人名单出炉，7位是华人，前东家包括Anthropic、谷歌DeepMind和OpenAI等。
Alibaba力作:Ovis-U1 融合理解、生成与编辑，解锁无限可能
OpenAI 2025 年推出的 GPT - 4o 结合图像与语言能力，但引发视觉解码器设计及统一模型训练问题。Alibaba 力作 Ovis - U1 单一模型能完成理解、生成与编辑任务，介绍了其架构、训练过程和应用。
告别单一大模型依赖！北航等机构发布综述：大语言模型集成（LLM Ensemble）
北航等机构发布的论文系统性回顾了LLM Ensemble领域进展，介绍分类法、相关问题、方法、基准、应用和未来方向。LLM Ensemble指推理阶段综合利用多模型优势，现有推理前、中、后三大集成范式。