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大模型推理的“左右脑”革命！华为盘古Embedded凭昇腾之力，让快慢思考合二为一
传统大模型推理面临长链条深度思考与低时延反馈的矛盾，华为盘古团队提出盘古Embedded模型。基于昇腾NPU，其采用双系统认知架构，集成“快思考”与“慢思考”双推理模式，实现推理效率与精度协同提升。
GPT-5.4 发布，OpenClaw 要被替代？OpenAI 新模型会自己用电脑了，还顺手把编程能力拉满
今天，OpenAI 发布 GPT-5.4，将推理、编程和计算机使用能力整合，具备原生电脑操作能力，提升了工具使用效率。它成本降低、幻觉减少、编程能力更强，但 API 价格较高。其或与 OpenClaw 抢夺入口。
CVPR'26 | 以机器人为中心的ToM推理框架，从心智推理到决策行动
吉林大学、台湾大学和微软亚洲研究院联合提出MindPower Benchmark，构建以机器人为中心的ToM推理框架，统一建模环境感知、心智推理等，还构建数据集和评估指标。引入Mind - Reward强化优化，提升ToM决策与动作生成性能。
推理快30%，性能超过千亿参数模型，15B模型Apriel-1.6重新定义端侧推理
ServiceNow人工智能团队发布的Apriel-1.6-15b-Thinker，以150亿参数体量，多模态推理能力强，推理Token消耗降超30%。它在AI分析指数成绩佳，优化计算成本，还介绍了训练策略与多维度性能实测情况。
谷歌提出破局Self-Consistency计算瓶颈！LLM推理效率革命，推理加速不牺牲精度
Google Research等团队提出CISC，通过给推理路径赋予置信度权重，少量样本即可超越传统自洽性效果，平均减少40%计算成本，还提出WQD指标揭示模型自评估能力本质。
推理时扰动高熵词，增强LLM性能
香港科技大学（广州）研究团队发现LLM推理时，一小部分高熵词显著影响输出正确性。基于此提出MTI方法，含Selective CFG intervention与Lightweight negative - prompt guidance，无需额外训练，能提升模型推理能力。
蚂蚁开源万亿参数思考模型 Ring-1T，综合能力逼近 GPT-5、数学能力对标 IMO 银牌
10月14日凌晨，蚂蚁集团推出万亿参数思考模型Ring-1T并全面开源。它在多任务榜单表现均衡，数学能力达IMO银牌水平，通用能力逼近GPT - 5，还采用自研算法应对行业难题，目前可下载体验。
AI Spot 学术分享会丨ICLR 2026 深度推理专场
当大模型走向深度推理，ICLR 2026 汇聚全球顶尖成果。OpenMMLab 等联合发起 AI Spot ICLR 2026 学术分享会，5 月 14 日 19 点直播，聚焦模型‘慢思考’，嘉宾将解读四大核心技术。
蚂蚁武威：下一代「推理」模型范式大猜想
文章围绕下一代「推理」模型范式展开，蚂蚁技术研究院武威提出不同观点，认为长思维链推理未必最优，未来推理模型或更低维稳定，还探讨推理定义、重要性及解法猜想，如结合快慢思考等。
只用2700万参数，这个推理模型超越了DeepSeek和Claude
Sapient Intelligence研究者受大脑机制启发提出分层推理模型（HRM），该模型仅2700万参数、1000个训练样本，就在复杂推理任务上超越DeepSeek和Claude等模型，还引入近似梯度等创新设计。