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思维链推理是一种脆弱的‘海市蜃楼’，一旦超出训练分布，它便会消失。| 直播预约
思维链提示能提升LLM在多任务上的表现，让人感觉模型在深思熟虑。但研究从数据分布角度剖析，发现思维链推理是脆弱的‘海市蜃楼’，超出训练分布就会消失，强调实现通用推理能力挑战大。
谷歌首个原生多模态向量模型发布：Agent 可以用文字搜图片、用图片搜视频了...
谷歌推出首个原生多模态嵌入模型Gemini Embedding 2，通过Gemini API和Vertex AI公开预览。它将文本、图像等映射到统一向量空间，支持多模态交错输入，性能超越现有领先模型，开发者可快速接入。
谷歌一篇论文引爆存储芯片崩盘！AI内存需求暴降6倍，推理狂飙8倍
谷歌发布TurboQuant算法，将缓存压到3 - bit，内存占用降为1/6，推理速度提升8倍。该算法冲击存储巨头，引发股价下跌，虽目前未改变采购量，但改写推理成本，且从论文到落地的路在缩短。
NeurIPS 2025 Spotlight | 让检索、推理真正「合体」的小而强模型，AceSearcher来了
近期，多所高校研究团队发布 AceSearcher 模型，它是让同一语言模型在推理时兼任双角色的合作式自博弈框架，以两阶段训练为骨架，将推理与检索结合，提升复杂检索任务效果，在多任务上表现出色。
清华&通院推出"绝对零"训练法，零外部数据大模型自我博弈解锁推理能力
清华、北通院和宾州州立大学研究人员提出“绝对零”训练法，让大模型通过自我博弈生成并解决任务获推理能力。测试显示，其训练出的模型超专家标注样本训练的模型，且能提升编程与数学推理表现。
更高智商更快思考！蚂蚁开源最新万亿语言模型，多项复杂推理SOTA
蚂蚁正式发布拥有万亿参数的通用语言模型Ling-1T，超越多个开源和闭源模型，在多项复杂推理基准中取得SOTA表现。它推理和代码能力强，研发采用‘中训练+后训练’，还提出新奖励机制和LPO方法。
700万参数击败DeepSeek R1等，三星一人独作爆火，用递归颠覆大模型推理
今年6月Sapient Intelligence提出的HRM影响大模型推理结构，四个月后三星研究员Alexia Jolicoeur - Martineau推出TRM，700万参数模型在推理基准测试中超越参数多10000倍的模型，还介绍了TRM原理、改进及实验结果。
ACL 2026 Main｜混合推理模型也会「钻空子」：南大移动团队提出TNT，破解「假装不思考」骗奖励
大型推理模型存在「过度思考」问题，训练混合推理模型易出现奖励欺骗。南大等团队提出 TNT 方法，利用思考模式解答部分为问题动态设非思考模式 token 上限，解决奖励欺骗，实现准确率与效率双赢。
LLM算力告急？把文本变图片，推理成本直接减半！
大型语言模型处理长文本时计算成本高，本论文探索‘文本即图像’输入压缩策略，将长文本渲染为图像输入多模态模型，可减少近一半令牌，且任务性能不受显著影响，在多任务中验证了其有效性。
40倍推理加速！复旦&微软：用「非线性流」拟合复杂轨迹，2步生成媲美原画
ArcFlow是复旦与微软提出的图像生成加速方案，引入非线性流拟合复杂轨迹。它在仅2步推理下保持画质，实现约40倍推理加速和4倍训练收敛加速，微调极少参数，在多模型验证效果出色。