腾讯发布SpecExit算法，无损压缩端到端加速2.5倍！解决大模型长思考效率难题

腾讯发布 SpecExit 算法，将思考早停与投机采样融合，利用轻量级草稿模型预测“退出信号”，在不引入额外探测开销的前提下，实现动态、可靠的思考早停，在 vLLM 上推理端到端加速 2.5 倍，准确性和推理效率得到双重保障。

仅隔一天，OpenAI同步上线o3和o4 mini，它们能调用ChatGPT里的多种工具，可基于图像思考。o3是强大推理模型，o4-mini专为快速经济推理优化。即日起部分会员可体验，还开源了Codex CLI。

破解AI对不同上下⽂位置的敏感度不⼀致，新框架使出“解铃还须系铃人”

语言模型存在位置偏见，影响复杂推理等任务。论文提出Pos2Distill框架，将模型优势位置能力迁移到劣势位置缓解偏差，设计了Pos2Distill - R1和Pos2Distill - R2，在检索和推理任务表现好且有跨任务泛化能力。

又是王冠：27M小模型超越o3-mini！拒绝马斯克的00后果然不同

27M小模型HRM由拒绝马斯克的00后王冠开发，超越o3 - mini - high和DeepSeek - R1，推理不靠思维链。它采用分层推理等五项核心技术，在多测试中表现出色，虽被指通用性不足，但有人看好其仿脑架构。

你的扫描全能王，作价217亿冲刺港股IPO

扫描全能王母公司合合信息拟作价217亿赴港IPO，冲刺“A+H”双重上市。其C端有扫描全能王等产品，B端有TextIn等产品。合合以文本智能技术为核心，打造三大技术平台，C端靠付费订阅、B端卖产品模块盈利。

一篇持续强化学习技术最新综述

文章对持续强化学习（CRL）进行全面考察，关注其核心概念、挑战和方法，提出新的分类体系，从知识存储和/或转移角度将CRL方法分为四类，并分别介绍各类方法特点。

AutoResearch-LLM：让 Agent 接手 LLM 训练优化

本文是 LLM 微调 AutoResearch 落地实战。作者将电商场景 Qwen3 微调流水线沉淀成 Agent 驱动的三阶段框架，还分享踩坑经验。思路方法与平台无关，可类比到外部环境，适合关注 AI Coding 等的同学。

第 3 章　Agent 核心功能技术详解

本章以Claude Code及其生态为主参照，介绍现代Agent平台提供类似‘操作系统’机制，包括命令、记忆等。面向熟悉Python与LLM的开发者，按是什么、解决什么问题等展开，还分析了Agent工程核心挑战。

Codex正在重塑传统推理框架开发流程

作者用Codex完善SGLang Diffusion的SKILLS流程，修复诸多bug。让其做benchmark脚本，发现不同rmsnorm性能差异。应用flashinfer rmsnorm遇问题，Codex找出原因并修复，还提升了模型性能，体现强大生产力。

构建 Agent Native 软件的完整技术指南

Dan Shipper 和 Claude 联合撰写构建 Agent 原生软件技术指南，总结如何重新思考软件架构，让 Agent 成软件一等公民。指南源于实战，介绍构建原则、方法、执行模式等，还提及产品影响、移动端挑战及应对。