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ACL 2026 | LCA：DeepSeek 长文本加速神器，90% KV 缓存缩减 + 2.5 倍推理提速
琶洲实验室等团队提出潜在空间压缩注意力（LCA），入选 ACL 2026。LCA 突破传统注意力机制瓶颈，适配不同大模型，降低硬件门槛与成本，提升推理效率。论文与代码已开源。
北大彭一杰教授课题组提出RiskPO，用风险度量优化重塑大模型后训练
北大彭一杰教授课题组提出 RiskPO，解决大模型后训练陷入「均值陷阱」问题。它将风险规避理念融入优化目标，用「关注奖励分布左尾」替代「追求整体均值」，在多领域数据集上表现超越 GRPO 等。
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。
刚刚，Qwen3.8-Flash震撼发布，我们看到了Qwen4的骨架
8月大模型厂商多上调API价格或收缩免费额度，因推理需求增长跑赢算力供给。阿里发布Qwen3.8-Flash并开源，成绩亮眼且价格低。它是Qwen4架构预演，有四大技术创新，提升了模型效率。
数学题干带猫AI就不会了！错误率翻300%，DeepSeek、o1都不能幸免
研究发现，在数学题后加如“猫一生绝大多数时间都在睡觉”这类话术，会让大模型答错概率翻3倍，DeepSeek - R1、OpenAI o1等推理模型中招。研究探索攻击方式，总结出三种攻击模式。
经验记忆黑科技：LightSearcher让AI工具调用减39.6%、推理快48.6%
现有的 RL 驱动的深度思考大模型系统面临准确率与效率的「跷跷板」困境，北邮百家 AI 团队提出 LightSearcher 框架，解决了这一痛点，在保持准确率的同时，显著提升了工具调用效率。
Meta详细阐述基于LLM级训练、混合并行计算与知识迁移的GEM广告模型
Meta发布生成式广告模型GEM详细信息，旨在改善平台广告推荐能力。它处理海量用户 - 广告交互数据，用三种方法构建系统，还实施GPU级优化，采用两种知识迁移策略，获业内人士认可。
6666！NuerIPS满分论文来了
NuerIPS唯一满分论文结论惊人，指出真正决定推理上限的是基座模型本身而非强化学习，且蒸馏比强化学习更有望实现大模型自我进化，这给正火热的RLVR泼了冷水。
时隔9个月Meta全新模型Muse Spark发布：闭源，原生多模态，一发布就落后？
时隔9个月，Meta推出Muse家族首款大模型Muse Spark，原生多模态推理，但能力表现一般，编程领域落后于opus 4.6和GPT 5.4等。它有沉思模式，致力于成个人超级智能，技术亮点多，性能高效。
首个测试时共进化合成框架TTCS：在「左右互搏」中突破推理瓶颈
厦门大学DeepLIT课题组提出全新测试时课程合成框架TTCS，不依赖外部标注，通过生成器与求解器共进化博弈合成课程数据，解决测试样本过难导致的训练坍塌问题，实验显示其推理能力提升显著。