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Skills驱动推理新范式，清华&北大：Token立省59%，准确率不降反升
当前推理模型虽准确率高，但生成“思考过程”会使推理成本和延迟上升。奇元科技、清华、北大等提出TRS框架，将历史推理轨迹蒸馏成技能卡片，在推理时检索注入，实现更少Token、更高准确率。
五倍推理加速，激发自回归潜能，苹果新工作让LLM预测未来
近年来自回归训练方法成语言模型主流范式，但推理阶段计算开销大。苹果研究人员开发框架，让预训练自回归大模型多 token 预测，代码和数学任务推理加速达 5.35 倍，一般任务约 2.5 倍。
面壁MiniCPM4推理速度3倍，碾压同尺寸Qwen3，阿里上眼药了~
面壁发布包含10个模型的MiniCPM4系列，其推理速度快。它有高效模型架构、学习算法、高质量训练数据和推理系统等创新点，还给出了MiniCPM4实战代码及启用InfLLM v2的参数设置。
Lovart第一时间上线Image 2：每个人真的可以瞬间拥有一个设计部了
Lovart上线Image 2，有去AI味的写实感、强大文字生成与泛化推理能力，完爆Nano Banana 2。它结合独家工作流，带来设计体验飞升，还给出五个使用场景案例，并对比了与Claude design的差异。
知识图谱推理新sota，兼顾性能+效率！中科大新作 | NeurIPS'25
知识图谱推理应用广泛，但现有方法面临推理效率低、表达能力不足等挑战。中科大团队提出DuetGraph，采用双阶段粗到细推理框架与双通路全局 - 局部特征融合模型，平衡推理精度与效率，缓解过平滑问题。
藏师傅 Kimi K2 Thinking 首测！教你用 Kimi 编程全家桶
本文首发测评藏师傅 Kimi K2 Thinking，介绍 Kimi 编程全家桶。K2 Thinking 有 Agent 化等多方面升级，还推出 Kimi CLI 工具与 KFC 套餐。作者展示全家桶使用方法并多维度测试，肯定其表现，赞 Kimi 战略清醒务实有远见。
【博客翻译】使用PyTorch加速生成式AI第四部分：Seamless M4T，快速优化
这是使用纯原生PyTorch加速生成式AI模型系列博客的第四部分，专注加速FAIR的Seamless M4T - v2模型。通过torch.compile + CUDA Graph，在不损失精度下实现text decoder模块2倍、vocoder模块30倍加速，端到端推理2.7倍加速。
强迫模型自我争论，递归思考版CoT热度飙升！网友：这不就是大多数推理模型的套路吗？
近日，概念CoRT火了，它在CoT基础上加了“递归思考”，能让AI递归思考响应、生成替代方案并选最优，结合“结构化自我批判”提升推理力。不过网友质疑它是“新瓶装旧酒”。
腾讯混元AI Infra如何优化Hy3 Preview：一次大模型推理性能提升的技术拆解
文章聚焦腾讯混元AI Infra对Hy3 preview模型的推理性能优化。从算子优化与融合、并行策略等五大维度，剖析技术思路、算法及收益，如Attention算子单batch长文本最高加速2.95x，还提及后续显存优化等工作。
ICLR 2026｜原生多模态推理新范式ThinkMorph ，让文字与图像在统一架构中共同演化
NUS、ZJU 等联合提出「ThinkMorph」，主张文字与图像在统一架构「原生协作」。仅用 2.4 万条数据微调 7B 统一模型，视觉推理平均提升 34.74%，多项任务比肩或超 GPT - 4o 和 Gemini 2.5 Flash，还涌现新能力。