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微软等提出「模型链」新范式，与Transformer性能相当，扩展性灵活性更好

随着大语言模型发展，扩展 Transformer 架构成趋势，但参数规模增长带来训练负担。微软等研究者提出 CoR 概念，构建模型链学习范式，应用于语言模型得 CoLM 系列，实验显示其性能相当且扩展性、灵活性更好。

近日，蚂蚁集团知识引擎团队协同高校发布 KAG-Thinker 模型，是 KAG 框架重要迭代。它聚焦复杂推理，建立结构化思考范式，实验显示其性能在多数据集上有提升，还在医疗问答验证了专业领域有效性。

该演讲笔记围绕强化学习流水线优化，强调用Nsight Systems做性能分析，介绍在Ray Actor添加参数及解读文件方法。给出训练/生成参数优化技巧，如Actor训练和Rollout优化，还以Qwen 2.5 7B等模型为例总结参数调优经验。

DeepSeek上线多模态并开源新范式技术。该研究让AI用视觉原语思考，弥合语言与视觉指代鸿沟。它构建紧凑模型架构，信息压缩率达7056倍，训练分三阶段，测试中表现出色，也存在局限。

腾讯开源的Agent框架Youtu - agent灵活高性能，可用于数据分析等多任务。基于openai - agents构建，适配多种模型API等。突出优势是能自动化生成智能体及其配置，采用YAML配置方案，有内置‘元智能体’，还完全异步。

复旦大学等联合推出全模态端到端操作大模型RoboOmni，统一多模态，实现动作与语音协同控制。它重新定义机器人交互范式，让机器人具备“察言观色”能力，还构建了OmniAction数据集，实验表现全面领先。

多模态大语言模型（MLLMs）在真实世界视觉退化下性能崩溃，制约产业落地。港科大等团队开源的Robust - R1被AAAI 2026接收为Oral，提出显式结构化推理新范式，实现质量与鲁棒性双重突破。

谷歌提出新的DeepResearch方法TTD - DR，它模拟人类研究范式，将Agent起草的初稿视为‘含噪声输出’，经多轮检索 - 改进使初稿成高质量终稿，还引入自进化机制，测试显示其在复杂任务上领先。

文章解读 Kimi k1.5、OpenReasonerZero、DAPO 和 Dr. GRPO 四篇论文，分析 DeepSeek R1 里 GRPO 及改进算法。指出 GRPO 非特殊 RL 算法，当前 RL 算法实现相似，变革聚焦价值函数取舍等核心维度。

文章探讨生成式推荐是新范式还是噱头。分析其与判别式推荐区别、效果收益来源，结合Meta GR、快手OneRec实例，指出其有提升但非万能，不同团队应按需选择，还提及可能带来架构革新。