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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。
哈佛发现基础模型比你想象中更强大：纯采样方法可超越RL
论文提出基础模型本身已具备强大推理能力，通过“幂采样”纯采样算法，在多推理任务上媲美或超越RL后训练，挑战“RL才能提升推理”观念，为理解基础模型潜力开新视角。
The Batch: 899 | 更划算的推理
研究人员提出 Delethink 强化学习方法，训练大模型定期截断推理 token 至固定最大数量，以限制处理长思维链成本。经测试该模型在多方面超基线，且缓解计算成本限制，为长上下文推理提供路径。
边画边想！多模态Reasoning迎来巨大提升！
论文指出文本无法精准表达空间关系，现有视觉语言模型（LVLM）在空间推理上是短板。ViLaSR让模型直接画图推理，经三阶段训练，在五大空间推理测试中表现出色，还开源资源，有望带来机器认知升维。
如何重现 DeepSeek 推理性能突破
DeepSeek-V3 是热门开源大模型，采用大规模 MoE 架构，优化推理性能是工程难点。阿里团队在 RTP - LLM 完成优化，对齐其推理系统性能，分享关键技术、不足与思考，还提及对 Qwen3 模型的优化策略。
10% KV Cache实现无损数学推理！这个开源方法解决推理大模型「记忆过载」难题
推理大模型推理时易现冗余问题，R-KV开源方法登场，显存降90%、吞吐提6.6倍、准确率达100%。它通过实时对token排序解决冗余，还经多步骤压缩KV缓存，性能测试表现出色，适用多场景。
LeCun在Meta的最后一篇论文
LeCun于11月11日提交最新论文《LeJEPA：无需启发式的可证明且可扩展的自监督学习》，当天其离职Meta消息曝光。论文提出LeJEPA自监督学习方法，解决表示崩溃问题，还回顾了JEPA架构发展，虽毁誉参半，但LeCun将继续推进世界模型工作。
The Batch: 863 ｜推理提高了碳排放
新研究量化推理模型时代提供更优答案的环境成本，研究人员估算14个开源权重的大模型碳排放，发现推理与排放存在权衡关系，还指出战略性部署可降低排放。
新版Claude曝光：“极限推理”成最大亮点
O家刚免费上线GPT - 4.1，A家新版Claude Sonnet和Claude Opus被曝即将发布，亮点是“极限推理”，能在推理和工具使用间建立动态循环，更智能处理问题，预计未来几周发布，虽有网友质疑，但也有实测证据。
The Batch: 939 ｜在推理阶段学习长上下文
大型语言模型处理长上下文时通常准确性降低、速度变慢，研究人员提出TTT - E2E方法，通过推理时训练模型将上下文压缩到transformer权重中，还展示了其运作方式、测试结果等。