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直播预约 | Transformer 模型能否通过连接训练数据中的离散知识进行推理？
为研究Transformer是否具备组合式推理能力，提出FTCT合成任务。实验发现Few - shot CoT提示可激发推理能力，训练与测试相似度、模型复杂度影响推理能力。还分析了其内在机制，展示其泛化推理潜力。
EasyCache：无需训练的视频扩散模型推理加速——极简高效的视频生成提速方案
近年来，扩散模型在视频生成领域广泛应用，但推理慢、算力消耗高问题突出。EasyCache是无需训练的视频扩散模型推理加速方案，在多模型实验中实现大幅提速且视频质量几乎无损，为技术落地提供基础。
小米小爱同学：资源受限下，实现端侧大模型的高性能推理
InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰，了解其团队在资源受限的端侧设备实现大模型高性能推理的策略。目前端侧大模型商业化落地慢，团队提前布局，自研框架，实现超180 tokens/s推理速度，还分享未来突破方向。
华为攻克AI推理「想太多」问题！新方法让大模型推理提速60%，准确率还高了
华为提出高效推理方法S - GRPO，突破思维链「冗余思考」瓶颈。通过“串行分组 + 衰减奖励”设计，在Qwen3上有效，推理提速60%，生成答案更精确有用，在多个推理benchmark测评中表现出色。
DeepSeek-R1推理智能从哪儿来？谷歌新研究：模型内心多个角色吵翻了
谷歌等机构研究指出，推理模型能力提升源于‘思维社会’，即模拟类多智能体交互结构。如 DeepSeek - R1 等在推理中展现高视角多样性，对话特征能提升推理准确率，还提出利用‘群体智慧’新方向。
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。
推理正确率下降65.5%！斯坦福、MIT等用「不等式」拷问AI逻辑极限
大语言模型在数学证明常现推理漏洞，斯坦福等高校团队提出IneqMath基准评估其严谨性。用不等式证明题切入，拆解为子任务，构建评测体系，用LLM - as - Judge审查。结果显示模型推理正确率低，存在结构性缺陷。
绝对零监督Absolute Zero：类AlphaZero自博弈赋能大模型推理，全新零数据训练范式问世
清华大学 LeapLab 团队等提出全新推理训练范式 Absolute Zero，使大模型实现「自我进化式学习」。基于此范式训练的模型 AZR，在代码生成与数学推理基准任务表现出色，缓解了大模型对人工数据依赖难题。
社区供稿 | 全能高手&科学明星，上海AI实验室开源发布『书生』科学多模态大模型 Intern-S1 | WAIC 2025
7月26日，上海AI实验室在WAIC 2025上发布并开源科学多模态大模型Intern-S1。它融合书生家族优势，首创跨模态科学解析引擎，在多学科任务上超越顶尖闭源模型，技术创新显著，未来将持续开源。
马斯克挖不动的清华学霸，一年造出 “反内卷 AI”！0.27B参数硬刚思维链模型，推理完爆o3-mini-high
新加坡Sapient Intelligence推出小参数AI模型HRM，能解决复杂推理难题。它受大脑启发，提出“隐性推理”路径，准确率碾压先进思维链模型，推理能力超越o3 - mini - high，经济性突出，任务效率可百倍提升。