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14B打败671B！微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1

如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展，但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索，成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型，性能超 671B 的 DeepSeek - R1。

小米曾在2017年澎湃S1铩羽而归，2021年重启手机SoC设计研发。此次玄戒O1一次流片成功后回片，表现超预期。文章分析了小米此前失败教训，介绍其芯片战略，还谈及产业特点与小米面临的挑战。

DeepSeek团队发布论文《洞察DeepSeek - V3：规模的挑战和对AI架构硬件的思考》，从硬件架构和模型设计双重视角，探索其经济高效的大规模训练和推理方法，介绍了设计原则、低精度驱动等多方面内容及降成本秘诀。

多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。

蚂蚁AI安全实验室与厦门大学团队联合提出MedGuard，将医学事实核查嵌入诊疗流程。它是医疗安全基础设施，在诊疗意见等形成前验证事实，在评测和临床评价中表现突出，能准确判断风险边界，可嵌入医疗流程。

机器人走出实验室后，训练数据需覆盖真实世界情况。OVOW由多团队完成，被ECCV 2026接收。它从单目视频出发，输出可编辑、可碰撞的实例级Mesh，串联视觉基础模型完成流水线工作，能用于物理仿真。

Doc-V*由小米和华中科技大学团队提出，是多页文档理解新范式，通过交互式视觉推理让模型有策略地读长文档。它在多页文档问答基准上比RAG变体提升49.7%，不依赖大模型或长上下文窗口。

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。

神秘具身智能公司Sharpa亮相引发关注。它以灵巧手技术获认可，后转型整机公司发布机器人North。其团队有禾赛背景，自带硬科技基因，受资本青睐，反映供应链切入下游和整机的产业趋势。

多所高校研究团队开发出PrimeNash大语言模型智能体框架，能自动推导纳什均衡闭式解析解并生成证明。它模拟人类科研路径，分三模块求解，经经典博弈验证，还在碳市场博弈展现应用潜力。