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字节Seed团队发布循环语言模型Ouro，在预训练阶段直接「思考」，Bengio署名

现代LLM依赖显式文本生成训练“思考”，未充分挖掘预训练数据潜力。字节Seed团队联合多家机构推出循环语言模型Ouro，将推理能力构建到预训练阶段，实现参数效率提升，还降低了有害性。

2025年1月27日，月之暗面发布并开源Kimi K2.5模型，它是迄今最智能全能的模型，在多任务有出色表现。支持多模态输入，具备新能力，还推出Kimi Code工具，集群能力也开启Beta测试。

司南评测集社区 CompassHub 收录多维度评测集。此次 AI Bench Talk 直播聚焦音频大模型，将分享评估其深度推理能力的 MMAR 及全方位可信评估框架 AudioTrust，还设圆桌讨论多模态/音频大模型相关议题。

扩散大语言模型（dLLMs）有全局规划能力，但存在计算冗余。杜克大学陈怡然团队揭示其“草稿纸机制”，提出免训练方法DPad，结合现有技术，能在几乎无损精度下实现高达61.4倍推理加速。

中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab团队，从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上表现优于传统算法。

Qwen全新非思考模型Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507上线，仅激活3B参数，性能媲美顶尖闭源模型。相比前代，推理、对齐和长文本处理能力大幅提升，在通用能力上也全面进步，适合复杂人机交互应用。

BIGAI与中科大等团队提出MILR，通过测试时隐空间推理，在不更新模型参数下优化图文表示，提升复杂图像生成能力。该方法在多基准测试达SOTA，还探讨了测试时扩展与奖励模型，未来有诸多拓展方向。

多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但强化学习在奖励建模应用有挑战。快手等团队提出R1 - Reward，解决训练不稳定等问题，在基准上超SOTA模型，还在快手业务场景成功应用。

京东探索研究院大模型研究登Nature旗下期刊。其提出系统与方法，经四大创新使大模型推理提效30%、训练成本降70%。成果支撑JoyBuild平台，可帮企业将通用模型转化为专业模型，加速商业化落地。

字节Seed团队发布AttentionInfluence成果，用1.3B模型给7B模型选数据，无需训练和标签。通过比较基础与弱化模型损失差异评估数据影响，在多基准测试提升模型性能，还能结合分类器全面提升表现。