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DeepSeek识图模式是个新模型？！一手实测在此（没错我被灰度到了）
作者喜提DeepSeek识图模式灰度测试，实测发现其非思考模式速度快，推理有幻觉；思考模式推理慢且冗长。实用功能如OCR、复原HTML较靠谱，但色盲测试偶翻车。该模式或用独立视觉模型，且多模态进展超预期。
复旦、同济和港中文等重磅发布：强化学习在大语言模型全周期的全面综述
来自多所顶尖科研机构的研究者完成长文综述，总结大语言模型全生命周期的强化学习研究，阐述其各阶段应用策略，分析未来挑战与趋势，重点关注 RLVR 技术，有全生命周期梳理等三大贡献。
视听分离SOTA提速6倍！清华发布首个6M高性能模型｜ICLR'26
清华大学团队推出Dolphin模型，仅用6M参数，通过离散化视觉编码和热扩散注意力机制，实现单次推理精准分离语音，速度提升6倍以上，在多项基准测试中刷新纪录，为端侧设备部署开辟新路。
断网可用！首款全双工全模态大模型技术报告发布，附一键安装包
面壁智能等联合发布MiniCPM-o 4.5技术报告，它是业界首个端到端全双工全模态大模型，采用Omni - Flow架构。同步推出在线Demo、API、端侧安装包等，低显存GPU即可运行，性能表现优秀，应用潜力大。
定位大模型「作弊」神经回路！新研究首次揭示：虚假奖励如何精准激活第18-20层记忆
此前学术界发现大模型用虚假奖励训练也能提升准确率，背后微观机制是黑盒。南科大等团队深度拆解，定位到关键记忆节点，发现‘困惑度悖论’，还能操控记忆，成果对评估、检测和去污染有意义。
硬核拆解大模型，从 DeepSeek-V3 到 Kimi K2 ，一文看懂 LLM 主流架构
本文详细列举 8 个主流大语言模型，硬核拆解架构设计与革新思路，介绍架构演进趋势。如 DeepSeek-V3 的 MLA 与 MoE 技术，OLMo 2 的归一化策略，Gemma 3 的滑动窗口注意力机制等。
RL训练一层就够了！单层RL超越全参数训练，跨任务跨模型跨算法全部验证
明尼苏达大学、北大和亚马逊团队研究发现，RL收益集中在中间层，训练单层可超全参数训练。他们提出层贡献度指标，经多模型、算法、任务实验验证，还给出三种训练优化策略。
ACL 2026 综述：从事后解释到内生解释，大模型内生可解释性的前沿进展
大语言模型强大但解释性成问题，过去多事后解释，现更多研究者转向内生可解释性。ACL 2026 接收的综述论文梳理相关代表方法，总结为五类核心设计范式，指出该方向面临挑战但趋势清晰。
T2R-Bench发布：业内首个由表格生成报告工业基准
为解决大语言模型将表格信息转化为报告的难题，研究团队提出“表格到报告”任务，构建双语基准T2R - bench，其涵盖多垂域表格，还设计评价指标体系，实验显示大模型在该基准上提升空间大。
腾讯AngelSlim重磅升级！面向全模态的大模型压缩算法工具包，推理速度飙升 1.8倍！
近年来，推理阶段的成本等因素制约大模型规模化应用。腾讯混元升级的 AngelSlim 围绕 Eagle3 投机采样训练范式构建系统化实现，支持多模态场景，最高可实现 1.9× 推理加速，还具备多亮点。