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曦望，死磕AI推理成本｜甲子光年
1月27日，国产GPU厂商曦望发布新一代推理GPU芯片启望S3等。启望S3面向大模型推理定制，设计系统级重构，单位Token推理成本降约90%。曦望还推出超节点方案及推理云计划，目标是极致推理性价比。
沉迷贪吃蛇，7B小模型竟变身「数学天才」！几何推理碾压GPT-4o
NVIDIA等团队提出视觉游戏学习ViGaL范式，让7B多模态模型玩贪吃蛇等游戏，使其在数学、几何等任务击败GPT - 4o。游戏培养通用认知与推理能力，不同游戏提升不同推理能力，多游戏训练效果更佳。
40倍推理加速！复旦&微软：用「非线性流」拟合复杂轨迹，2步生成媲美原画
ArcFlow是复旦与微软提出的图像生成加速方案，引入非线性流拟合复杂轨迹。它在仅2步推理下保持画质，实现约40倍推理加速和4倍训练收敛加速，微调极少参数，在多模型验证效果出色。
刚拿诺奖就登Nature封面！谷歌“量子回声”算法计算提速13000倍，可重复验证结果
刚获诺奖的谷歌量子团队登Nature封面，提出“量子回声”算法，计算提速13000倍且结果可重复验证。解决了量子计算结果难确认问题，该算法在多领域有应用潜力，还依赖Willow芯片优势。
GPT-6 真要来了！OpenAI全新推理架构“循环深度”首次曝光：可榨出14倍参数潜能
OpenAI将推旗舰模型GPT - 6（内部代号Astra），采用“循环深度”新技术，能榨出14倍参数潜能，降低成本，但会使AI推理过程不可读，加重安全担忧。OpenAI已因该模型“能力过强”踩刹车。
通过零开销逐层权重卸载技术将SGLang Diffusion wan2.2的推理速度加速60%
文章介绍在优化SGLang对Wan2.2视频生成模型支持时，发现双Transformer架构下第1步和第19步推理慢的问题。通过零开销逐层权重卸载技术，将整体推理速度提升60%，还突破显存墙，且该优化可扩展到其他模型。
马斯克挖不动的清华学霸，一年造出 “反内卷 AI”！0.027B 参数硬刚思维链模型，推理完爆 o3-mini-high
新加坡 Sapient Intelligence 推出小型模型 HRM，参数仅 2700 万却能解决复杂推理难题，其不依赖“思维链”，借鉴人类大脑工作方式。该模型准确率超先进思维链模型，推理能力强，具经济性，可提升任务效率。
告别随机性：Thinking Machines Lab如何实现了LLM推理的完全确定性？
文章指出LLM推理非确定性根源并非GPU并发和浮点非结合性，而是批大小变化致核函数非不变性。作者提出实现批不变操作的策略，实验验证有效，还阐述其对训练、系统可靠性等方面的意义。
2025年哪款模型最受欢迎？Poe最新报告：DeepSeek降温、可灵成黑马
AI工具聚合平台Poe发布2025年1 - 5月人工智能模型使用趋势报告。显示模型市场份额消长明显，推理模型势头正劲，图像、视频、音频生成领域各有竞争态势，如DeepSeek降温，可灵成视频生成黑马。
ICML 2026 ｜让大模型边想边说：这篇文章把「何时开口」变成可学习策略
论文《When to Think, When to Speak: Learning Disclosure Policies for LLM Reasoning》针对推理模型的‘沉默税’问题，提出Side - by - Side（SxS）Interleaved Reasoning，将‘何时披露内容’变为可学习决策，经实验验证效果良好。