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大模型学会拖进度条看视频了！阿里新研究让视频推理告别脑补，实现证据链思考 | ICLR 2026
阿里巴巴未来生活实验室团队解决多模态大模型视频推理难题，推出ReWatch数据集和ReWatch - R1模型。数据集克服现有训练数据痛点，模型用SFT + RL范式及创新奖励机制，实验成绩SOTA。
多模态推理新范式！DiffThinker：用扩散模型「画」出推理和答案
上海人工智能实验室等团队提出全新生成式多模态推理范式，发布模型 DiffThinker。它打破传统定式，以图像到图像生成任务重构推理过程，在多项复杂任务中表现优于顶尖闭源模型，有四大核心特性。
复杂空间推理新SOTA，性能提升55%！中山大学新作SpatialDreamer
中山大学等机构推出SpatialDreamer，模拟人类空间认知过程，构建闭环推理流程，还提出GeoPO解决奖励稀疏问题，构建SpatialDreamer - SFT数据集。实验显示其在多基准达SOTA，为AI空间智能发展开辟新路径。
所有大模型，都学物理学：北大物理系一篇研究，震撼了AI圈
北大等机构团队跨界用物理学最小作用量原理，提出新颖方法估计 LLM 生成方向性，揭示其背后‘物理定律’。发现 LLM 生成有细致平衡现象，还能用物理指标给大模型画像，让 AI 研究提升到‘物理科学’高度。
AI研发新范式：基于技术方案全链路生成代码
文章指出过往代码补全方式存在局限，腾讯广告审核团队探索新AI开发范式。介绍业界AWS、Lovable范式，阐述审核团队实践范式，含定义、技术选型、过程标准化等，还提及进展、困难与未来展望。
在 Cache-DiT 框架下实现原生 Serving功能
Cache-DiT 是唯品会开源的 PyTorch 原生 DiT 推理加速引擎，此前聚焦离线推理。现实现完整 Serving 功能，支持单卡与分布式推理模式。文章介绍其实现过程、借鉴 SGLang 的设计，还总结踩坑及使用方法。
代码采纳率如何提升至50%？AI 自动编写单元测试实践总结
文章围绕借助Aone Copilot Agent提升AI代码采纳率至50%展开，介绍项目背景、实践方案、执行过程等，阐述Prompt规则生成方法，分析核心价值与效果，总结经验教训，展望未来技术演进和团队能力建设方向。
Karpathy盛赞DeepSeek-OCR“淘汰”tokenizer！实测如何用Claude Code 让新模型跑在N卡上
DeepSeek发布新模型DeepSeek - OCR，有诸多技术贡献，获Karpathy等盛赞。它或让文本token输入方式被淘汰。开发者Simon用Claude Code让其在N卡上运行成功，分享了详细过程与经验。
推理路径的动态调控：让大模型学会“恰到好处”的思考
当前大模型推理路径存在冗余问题，本文提出测试时提示干预框架PI（π），通过《When/How/Which》三模块协同，将人类专家经验融入推理过程，在多个STEM基准测试中缩减推理步骤、提升准确率。
一篇被证明“理论有误”的论文，拿下了ICML2025时间检验奖
2015年发表的Batch Normalization论文在ICML 2025会议获时间检验奖。它引用超6万次，推动了深层神经网络发展。虽2018年被指理论有误，但仍有新研究发现其对训练过程的根本影响。