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与DeepSeek-OCR不谋而合，NeurIPS论文提出让LLM像人一样读长文本

NeurIPS 2025 论文提出 VIST 框架，为大语言模型长文本推理提供视觉方案，与 DeepSeek - OCR 理念不谋而合。它模仿人类阅读，有快 - 慢路径协作，在多任务表现优，还让模型‘用眼看文字’，优势明显。

剑桥和Google等提出并开源视觉规划范式，通过纯视觉表示规划，独立于文本。还引入VPRL框架，用GRPO后训练大型视觉模型。实验选三个视觉导航任务，VPRL表现最佳，显著优于其他方法。

上海人工智能实验室提出TPO方案，可让大模型在推理时快速对齐人类偏好，无需更新模型权重。TPO类似文本形式的梯度下降，在多个基准数据集评测中表现出色，还提供“宽深结合”推理拓展策略。

合肥工业大学团队提出大模型存在‘隐藏的真伪认知’，论文让模型用此给推理‘打分’，过滤错误推理链。通过多层注意力头探测、构建预测器和新推理扩展策略，提升了推理链稳定性，实验效果优异。

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。

北大团队提出全新超网络架构 SHINE，仅需一次前向传播就能将任意文本转化为大模型 LoRA 参数，支持多轮对话。该方法实用潜力大、架构创新高效，训练流程成熟，推理快速，为大模型持续学习提供新思路。

香港大学NLP团队联合字节跳动Seed、复旦大学发布Polaris强化学习训练配方，让4B模型数学推理能力超商业大模型，且Polaris-4B可在消费级显卡部署，相关内容已全部开源。

AI视频生成已能「画得像」，但不会「想得对」。VBVR推出百万级视频推理数据集，首次系统评测模型对空间、物理、逻辑和抽象的推理能力，发现顶尖模型通过率仅68%，推动视频AI从「视觉模仿」迈向「智能推理」。

2025年DeepSeek发布推理大模型，引发RLVR研究热潮，但该方法有“过度思考”问题。伊利诺伊大学香槟分校等研究者提出Self - Aligned Reward（SAR），能提升推理准确度和效率，有望推动大模型推理系统发展。

OpenAI研究员探讨推理模型时代。Noam Brown强调预训练和推理范式，指出当前AI胜在通用性。推理范式成本低、效果好，如o系列模型表现出色。首席经济学家谈AI经济影响，称其重塑企业格局。