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ICCV 2025｜UV-CoT：无监督视觉推理新突破，偏好优化重塑图像级思维链
随着文本领域思维链推理机制成功应用，研究者将其引入视觉理解任务。现有模型有局限，本文提出UV - CoT新框架，设计无监督数据生成与偏好优化机制，提升模型能力，摆脱对人工标注依赖。
MeanFlow再下一城，北大提出机器人学习新范式MP1，实现速度与成功率双SOTA
北大研究团队提出机器人学习新范式MP1，将MeanFlow引入机器人学习，实现毫秒级推理速度。还引入分散损失提升少样本泛化能力，在仿真和真机测试中，实现速度与成功率双SOTA。
上下文工程如何重塑智能体的“思考方式”？
文章指出在大模型时代，智能体能否理解上下文是关键。介绍了上下文工程的魔力、从提示词到上下文工程的演进，分析了上下文工程不等同于上下文的原因及常见失败类型，还给出编排设计和常见策略，最后提及用RAGFlow构建私有知识问答应用。
斯坦福开源复杂推理AI Agent，融合超10种工具
传统AI助手应对复杂任务能力有限，斯坦福开源OctoTools，这一复杂推理AI Agent融合11种工具。它在16项基准测试中准确率高，能应对多领域复杂场景，框架含工具卡片、规划器等构件。
最强开源Agent！Kimi K2接入Claude Code，爽翻～【喂饭级教程+实测】
上周五Kimi开源最新旗舰模型K2，它是1000B参数MoE大模型，专为Agent场景优化，API已上线且兼容多API。文章给出Kimi - K2接入Claude Code的喂饭级教程及实测，实测显示组合表现有亮点也有不足。
模拟大脑功能分化！北大与港中文发布Fast-in-Slow VLA，让“快行动”和“慢推理”统一协作
北大与港中文研究团队发布 Fast-in-Slow（FiS-VLA）全新双系统视觉 - 语言 - 动作模型，将快速执行模块嵌入预训练视觉 - 语言模型，实现快慢系统一体化。该模型在多平台表现优异，控制频率大幅领先。
除了prompting外，不动参数，如何改变模型行为？
文章指出传统提示工程控制大模型生成行为有缺陷，提出Steering Target Atoms (STA)方法。它用稀疏自编码器分解LLM高维表示，定位“原子知识组件”精准控行为，实验效果超现有技术，还能控制推理长度。
RL救不了泛化性！揭示LLM数学Reasoning的深层瓶颈
大型语言模型在数学竞赛级任务依赖机械化推理，现有评测集有缺陷。UC Berkeley团队提出OMEGA基准量化其数学泛化能力，实验揭示复杂度引发性能崩塌等问题，指出LLM创新组合难，给出改进方向。
ICML 2025 | 千倍长度泛化！蚂蚁新注意力机制GCA实现16M长上下文精准理解
在大语言模型发展中，长文本建模挑战大。蚂蚁研究团队提出注意力机制GCA，可端到端学习检索相关片段，实现超长序列处理与泛化，其Triton kernel实现已开源，论文被ICML 2025接收。
LeCun世界模型出2代了！62小时搞定机器人训练，开启物理推理新时代
Meta开源发布V-JEPA 2世界模型，图灵奖得主Yann LeCun称其将为机器人技术带来新时代。该模型能理解物理世界，经训练后在多方面表现优异，Meta还发布新基准测试，也透露了后续计划。