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大模型「越用越快」！SpeedupLLM首次验证，大降56%推理预算
Emory大学研究者提出SpeedupLLM框架，利用动态计算资源分配和记忆机制，使LLM处理相似任务时推理成本降56%、准确率提升，论文系统性验证了LLM“越用越快”，为AI模型发展提供新思路。
兼顾效率、成本与能力，百灵开源旗舰推理模型 Ring-2.6-1T
5月15日，蚂蚁百灵开源旗舰级推理模型Ring-2.6-1T，权重文件上线Hugging Face、ModelScope平台。该模型有万亿参数，‘按需思考’，在代理执行、推理机制、训练范式三方面升级，评测表现出色。
端到端语音模型：从语音表征到模型架构
本文整理自阶跃星辰语音模型负责人杨学锐在2025年QCon全球软件开发大会的分享。介绍大模型对语音技术的重塑，涵盖识别、合成等方面；阐述端到端语音模型构建，涉及表征、架构、训推和任务；还提及模型评估方法。
微软：DeepSeek-R1等推理模型循环的原因找到了
前几天，DeepSeek - R1论文更新，披露诸多细节。重点是推理模型在低温/贪心解码下易循环，根源是学得不对，如风险规避式复读、时序相关错误复读，还给出解决方案。
Monet：赋予多模态大模型如人类一般的抽象视觉思考能力
文章介绍了Monet模型，它实现了训练MLLM直接在连续隐空间思考的方法，内化视觉思考能力。还阐述了多模态模型隐式推理训练的难点，提出SFT+RL训练框架，构建数据集，经测试，Monet提升了视觉推理能力。
刚刚，OpenAI神秘新模型斩获IMO 2025金牌！攻克奥数巅峰，硅谷沸腾
OpenAI用全新通用推理模型夺下IMO 2025金牌，解出5道题狂揽35分，远超此前Gemini 2.5 Pro的13分。此或意味着其研发出颠覆性推理技术，告别CoT，且模型未针对IMO训练，有持久创造性思维。
阶跃新模型快到“没推理”！印奇上任，果然气势一新
印奇上任后，阶跃星辰发布新一代开源Agent基座模型Step 3.5 Flash，总参数196B，支持256K上下文窗口。它推理快，适配多家芯片厂商，在多场景表现出色，还具备端云协同能力，架构也有多项优化。
数千大模型全跑「中国芯」！最后一公里已「焊」通
国产芯片运行大模型需额外适配，魔乐社区以开源模型推理适配协作模式破局。它推出‘模型推理适配协作计划’，联合多方力量，打通国产算力与大模型应用‘最后一公里’，还举办赛事激发创新活力。
MiniMax重磅开源M1模型：百万上下文超DeepSeek R1，实现性能与效率双杀
MiniMax正式开源首个推理模型M1，原生支持百万级上下文长度，在推理效率、计算成本和复杂任务能力上有独特表现。其在性能和效率上超越DeepSeek R1等模型，还提出创新强化学习算法。
英伟达全新开源模型：三倍吞吐、单卡可跑，还拿下推理SOTA
英伟达推出专为复杂推理和agnet任务打造的开源模型Llama Nemotron Super v1.5，实现SOTA表现，吞吐量提至前代3倍，可单卡高效运行。它采用NAS优化架构，经多数据集训练，现已开源。