2025年4月17日消息，OpenAI 连发o3和o4 mini，o3为强大推理模型，o4-mini专为高效推理优化。它们能调用ChatGPT工具，可基于图像思考。OpenAI还开源本地代码智能体Codex CLI，兼容所有模型。

Anthropic：这样构建Agent，性能提升90%！

Anthropic分享从0到1构建多智能体DeepResearch系统的方法，该系统是Claude内置Research功能。干货多，涵盖架构设计、Prompt工程等。多智能体性能比单模型高90.2%，但烧钱，适合高价值复杂任务。

3000块钱，这支中国团队把ChatGPT成功的“秘密”用在了机器人训练上

国内穹明智能团队推出千元级手持采集系统 UMI ver.2 并开源。该系统精度达毫米级、能双臂协同，成本低、部署快。团队认为数据是关键，还计划搭建机器人数据 infra，预计新模型范式很快出现。

ICML 2025 Spotlight｜华为诺亚提出端侧大模型新架构MoLE，内存搬运代价降低1000倍

华为诺亚和北大研究人员提出端侧大模型新架构MoLE。它解决传统MoE显存开销大、传输延迟高问题，推理时将专家输入改embedding token，用查找表替代矩阵运算，实验显示性能与MoE相当，大幅降推理延迟。

OpenAI和Anthropic费尽心机加密的思维链，竟然能被轻松提取？

围绕大模型蒸馏争议已久，此前外部团队难获闭源模型完整推理。8 月 10 日研究者公开方法，可让弱模型读取旗舰模型密文并输出推理，还发现公开智能体轨迹存在隐私泄露问题，不过未为蒸馏指控提供决定性证据。

类R1训练不再只看结果对错！港中文推出SophiaVL-R1模型

DeepSeek - R1爆火后，类R1结果奖励训练范式引发推理热潮，但仅以结果对错奖励模型有弊端。港中文联合团队发布多模态推理模型SophiaVL - R1，引入‘思考奖励’机制，还用Trust - GRPO算法解决奖励欺骗问题。

阿里通义发布并行计算新策略：1.6B等效4.4B，内存消耗骤降95%

阿里通义团队提出PARSCALE并行计算新策略，受CFG双路径推理机制启发，将并行思想扩展到训练和推理全流程。能让1.6B模型性能接近4.4B模型，内存占用大降，还可用于现有模型，无需从头训练。

量化噪声竟是RL秘钥？QeRL：高效强化学习新范式，一场噪声引发的性能革命

近年来，大语言模型在复杂推理任务中面临挑战，强化学习虽更接近人类推理过程，但训练“烧资源”。论文《QeRL》提出量化不仅能压缩模型、节省资源，还能增强模型探索能力，QeRL框架实现训练速度提升、内存占用减半。

面向多工具任务调度的两种路径：MCP vs Agent + Function call

本文围绕大语言模型智能应用中的工具与数据接入问题，介绍了基于 Agent + Function Call 的动态调度机制与基于 MCP 的标准化接入框架，分析了不同场景下的适用性，还探讨了二者未来的协同融合方向。

卡帕西点赞Transformer内置计算机！每秒3万Token吞吐，拿下世界最难数独

当前大模型推理顶尖但精确计算不足，Percepta团队在Transformer权重里内嵌可执行程序，通过2维注意力头设计提升推理效率，能在普通CPU上实现每秒3万+Token的流式输出，还精确求解了世界最难数独。