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苹果新作：内化视觉思考，推理提速 5 倍

Apple研究团队提出Internalized Visual Thinking（IVT），一种将预测性世界建模能力内化到模型表征中的后训练框架。它在训练时预测未来，推理时直接回答，相比Visual CoT推理提速超5倍。

7月26日，中国移动在2025世界人工智能大会发布「九天」基础大模型3.0，端到端技术全面升级，复杂推理能力提升35%，智能体调用效率提升21%，还推出代码、数学等专项大模型，多模态能力也焕新。

日本埼玉大学荣誉教授Jingde Cheng论文指出，以ChatGPT为代表的大语言模型（LLM）本质上无法实现真正的正确推理。论文定义了“正确推理”，从逻辑和计算原理论证其局限性，为推理智能体研究指明方向。

今天凌晨微软官网分享三大创新算法，即rStar - Math、LIPS、CPL，可助大模型突破推理瓶颈，增强数学推理和思考链能力，还介绍了各算法原理、优势及对应论文地址。

随着AI发展，大语言模型处理复杂推理任务能力提升，但推理时产生大量中间步骤和文本，拖慢计算速度、增加资源压力。浙大、蚂蚁等机构研究者提出LightThinker，可动态压缩推理步骤，降低内存占用和计算成本。

现有的文生图模型缺乏动态思考与自我修正能力，香港科技大学团队提出LatentMorph框架，将隐式潜空间推理集成到T2I生成过程中，实验显示其显著提升基座模型性能，削减推理延时与Token消耗，实现人机认知对齐。

字节团队提出全新语言模型训练方法PCL，首次打破训练与推理对称约束，实现‘训练-推理不对称’。在训练时让模型反思评估结果，推理时仅输出答案，零额外开销，显著提升模型能力。

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。

AICon2025上海站，GMI Cloud资深架构师Frank Lee分享《GMI Cloud全球化高性能分布式推理服务构建实践》，介绍其推理平台，拆解扩缩容等能力，分享架构设计、部署及优化实践，揭秘推理提效关键路径。

文章指出 LLM 仅靠语言不足以支撑真正智能，构建空间智能与世界模型成关键方向。2024 年李飞飞等创立 World Labs，11 月推出 3D 世界生成模型 Marble，本文探讨空间智能重要性及世界模型如何成转变基础设施。