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帮大模型提速80%，华为拿出昇腾推理杀手锏FlashComm，三招搞定通算瓶颈
在大模型推理通算难题凸显的背景下，华为数学家祭出 FlashComm。它包含三项技术，分别在 AllReduce 通信、以存换传、多流并行方面优化，解决通信瓶颈，提升推理性能，未来还将围绕多方向创新。
达摩院推出多智能体框架ReasonMed，打造医学推理数据生成新范式
在人工智能领域，推理语言模型在医学场景应用存在挑战，达摩院推出多智能体框架ReasonMed，提出医学推理数据生成新范式，开源百万级高质量数据集ReasonMed370K，验证了‘小模型 + 高质量数据’的潜力。
小米小爱同学：资源受限下，实现端侧大模型的高性能推理
InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰，探讨大模型端侧部署难题。团队自研推理框架，实现180 tokens/s推理速度，采用共享基座架构支持多业务。未来端侧大模型突破依赖硬件提升与架构演进。
智能体新范式Chain-of-Agents，多项任务新SOTA
论文提出Chain-of-Agents (CoA) 范式，结合多智能体系统与工具集成推理优势。通过多智能体蒸馏和智能体强化学习训练智能体基础模型（AFM），实验显示其在Web和Code任务上达新SOTA，效率、泛化性佳。
思维链推理是一种脆弱的‘海市蜃楼’，一旦超出训练分布，它便会消失。| 直播预约
思维链提示能提升LLM在多任务上的表现，让人感觉模型在深思熟虑。但研究从数据分布角度剖析，发现思维链推理是脆弱的‘海市蜃楼’，超出训练分布就会消失，强调实现通用推理能力挑战大。
ICML 2025 Spotlight | 多模态大模型暴露短板？EMMA基准深度揭秘多模态推理能力
最新研究推出 EMMA 基准测试，揭示顶尖多模态大语言模型在深度视觉与文本融合的复杂多模态推理上显著不足。该研究已被 ICML 2025 接收，代码数据开源。实验表明，现有模型与人类专家差距大，视觉推理是核心瓶颈。
谷歌一篇论文引爆存储芯片崩盘！AI内存需求暴降6倍，推理狂飙8倍
谷歌发布TurboQuant算法，将缓存压到3 - bit，内存占用降为1/6，推理速度提升8倍。该算法冲击存储巨头，引发股价下跌，虽目前未改变采购量，但改写推理成本，且从论文到落地的路在缩短。
NeurIPS 2025 Spotlight | 让检索、推理真正「合体」的小而强模型，AceSearcher来了
近期，多所高校研究团队发布 AceSearcher 模型，它是让同一语言模型在推理时兼任双角色的合作式自博弈框架，以两阶段训练为骨架，将推理与检索结合，提升复杂检索任务效果，在多任务上表现出色。
清华&通院推出"绝对零"训练法，零外部数据大模型自我博弈解锁推理能力
清华、北通院和宾州州立大学研究人员提出“绝对零”训练法，让大模型通过自我博弈生成并解决任务获推理能力。测试显示，其训练出的模型超专家标注样本训练的模型，且能提升编程与数学推理表现。
多模态推理新范式：上海AI Lab新作证明“画”出答案比“说”出答案更靠谱
上海人工智能实验室等联合提出DiffThinker模型，利用扩散模型构建全新视觉推理范式。它在视觉中心任务上表现优异，准确率碾压GPT - 5等模型，还能与MLLM协同推理实现1 + 1 > 2的效果。