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细粒度视觉推理链引入数学领域，准确率暴涨32%，港中文MMLab打破多模态数学推理瓶颈
香港中文大学MMLab团队发布MINT - CoT视觉推理方案，解决多模态数学推理难题。它引入特殊Interleave Token，构建专属数据集，采用三阶段训练策略，实验效果全面超越现有方法。
EMNLP 2025 | 动态压缩CoT推理新方法LightThinker来了
随着AI发展，大语言模型处理复杂推理任务能力提升，但推理产生大量中间步骤和文本，拖慢计算速度、增加资源压力。研究者提出LightThinker，模仿人类思考模式，动态压缩推理步骤，削减tokens数量，降低成本。
全球唯二、国内首个，阿里万相2.6杀疯！Sora 2瞬间不香了
阿里万相2.6系列模型上线，成为业界功能最丰富的视频模型，是全球唯二、国内首个具备角色扮演功能的模型。其音画一体，能生成15s长视频，指令遵循能力强。还可将提示词转换为多分镜脚本，团队公开了提示词公式。
华为曝光两大黑科技！打破推理延迟魔咒，大模型从此「秒回」
华为通过FusionSpec和OptiQuant两大技术创新，对MoE模型进行推理优化。FusionSpec依托昇腾特点，将投机推理框架耗时降至1ms；OptiQuant支持灵活量化，为大模型推理提供高性价比。
知识类型视角切入，全面评测图像编辑模型推理能力：所有模型在「程序性推理」方面表现不佳
东南大学等团队提出KRIS - Bench，从知识类型视角对图像编辑模型推理能力评测。它分三大知识范畴、细化多种任务，设四维度评估指标，测10款模型，发现模型程序性推理等能力不足。
硬刚Sora2，万相2.6轻松定制角色、控制分镜，普通人也能当导演
2025 年视频生成领域发展迅猛，OpenAI 的 Sora 2 带来新玩法，商业落地加速，但普通用户体验门槛高。12 月 16 日阿里发布万相 2.6 系列模型，功能全面升级，实测效果惊人，标志 AI 视频生成迈向精准可控新阶段。
老黄200亿「钞能力」回应谷歌：联手Groq，补上推理短板
谷歌TPU威胁刚至，英伟达砸200亿美元联手Groq布局AI新时代。知名投资人指出Groq LPU推理速度远超GPU、TPU等，但内存容量小。英伟达借此补推理短板，入局竞争激烈的推理市场。
Seedance 2.0刷屏后，字节还有个硬核模型——3个复杂任务实测Seed 2.0
作者作为AI编程工具深度用户，没追热门的Seedance 2.0，而是实测同期发布的豆包大模型Seed 2.0。设计3个日常复杂任务，在TRAE接入其Pro版测试，展现出强大的自主纠错和多任务处理能力，也指出了不足。
苹果拆解AI大脑，推理模型全是「装」的？Bengio兄弟合著
苹果最新研究揭示大推理模型（LRM）在高复杂度任务中普遍‘推理崩溃’。即便给予明确算法提示，模型亦无法稳定执行，暴露推理机制的局限性。研究还通过多种实验环境分析了模型在不同复杂度问题中的表现。
32B 稠密模型推理能力超越 R1？中国秘密 AI 团队发布推理小模型 AM-Thinking-v1
2025年，国内神秘A - M - team在Hugging Face开源32B推理模型AM - Thinking - v1。它在多推理评测中击败DeepSeek - R1，与超大规模模型成绩相当。团队靠后训练方案挖掘32B模型潜力，探索小体量实现大能力路径。