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VLA 推理新范式！一致性模型 CEED-VLA 实现四倍加速！
近年来，VLA模型成机器人领域重要研究方向，但推理速度受限。本文提出一致性蒸馏训练、混合标签监督机制及提前退出解码策略，在多基线模型上实现超4倍推理加速，实验验证其高效通用。
睡觉也在卷！伯克利Letta新作「睡眠时计算」让推理效率飙升
Letta和UC伯克利研究者提出「睡眠时计算」技术，能让LLM在空闲时间提前思考以提升推理效率，降低推理成本，在多数据集实验中展现优势，在软件工程任务中也有应用。
吴恩达新作：87%推理token用不着，丢掉反而快3倍
吴恩达新作Prefix Sliding指出，模型推理时丢弃中间已贬值token，只保留前缀+滑动窗口，无需训练可提速3倍，配合RL训练能将推理轨迹扩展到10万token以上。该方法为Agent场景提供新思路。
机器人界的「Imagenet 时刻」，李飞飞团队官宣全球顶级具身智能挑战赛
李飞飞团队与斯坦福AI实验室官宣首届BEHAVIOR挑战赛将登陆NeurIPS 2025。这是具身智能“超级benchmark”，涵盖1000个日常任务，以50个长时段任务为核心赛题，还是全面的具身智能研究资源。
推理成本骤降75%！gpt-oss用新数据类型实现4倍推理速度，80GB显卡能跑1200亿参数大模型
OpenAI在gpt - oss开源模型采用MXFP4数据类型，使推理成本降75%，内存占用为BF16模型四分之一，生成token速度提4倍，还能降低硬件资源需求。不过MXFP4也有缺陷，英伟达推出NVFP4提升质量。
谷歌揭秘：Multi-Agent 推理时扩展才是未来。
谷歌DeepMind和MIT联合发表论文TUMIX，指出Multi - Agent是推理时扩展的最佳方式，以低成本大幅提升准确率。实验表明Agent多样性优于重复采样，还展示TUMIX机制、实战表现，且LLM能设计更强Agent。
o1之后下一个范式？隐式CoT大突破，让推理不再「碎碎念」
文章推荐 Implicit Chain-of-Thought 的最新进展 SIM-CoT，它直击隐式 CoT 核心痛点，用辅助解码器让隐式推理可解释。推理零额外开销，效果猛，研究已中稿 ICLR 2026，论文等均已开源。
大模型如何准确读懂图表？微软亚研院教它“看、动手、推理”
多模态大模型处理结构化图像有误差放大、推理难等问题。微软亚洲研究院等提出PixelCraft，以高保真图像处理与非线性多智能体推理为支柱，提升结构化图像理解性能，在多基准上有增益。
少说‘Wait’，多做题：NoWait重塑大模型推理路径
现代大模型在复杂推理时爱用自我反思词，触发冗余验证循环，拖慢速度、增加算力消耗。NoWait方法零训练成本，通过抓关键词、扩展变体、实时屏蔽，让模型跳过废话，在多任务中表现出色，且颠覆对推理的认知。
Generalist爆火背后：具身智能真正的竞争，已不在模型
Generalist AI发布的GEN - 1模型引爆具身智能领域，其多项指标出色，预示具身智能竞争从模型层转向基础设施层。行业关注焦点转移，数据正从‘静态数据集’演进为‘动态教育系统’，评测与仿真基础设施成关键。