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奥特曼：ChatGPT只是意外，全能AI智能体才是真爱！Karpathy：7年前就想到了

当全球为ChatGPT喝彩，OpenAI的MathGen团队秘密锻造AI「推理」能力，打造全能AI智能体。OpenAI坚信推理能力可复制到各领域，未来AI智能体将颠覆一切，如今围绕人才的战争已白热化。

本次分享由复旦博士生王思尹围绕‘视觉智能驱动的多模态对齐与推理’展开，介绍多模态大模型探索研究，涉及跨模态组合语义理解、视觉参与推理及基于视觉建模世界完成行动等内容。

2026北京车展，智能化从“配置竞争”走向“系统竞争”，AI Agent成智能座舱主流。斑马智能完成两次身份转换，推出元神AI汽车机器人大脑等，还与支付宝合作，试图重新定义“汽车智能”。

著名AI技术博主Sebastian Raschka新书《Reasoning From Scratch》第一章介绍LLM中推理含义、训练阶段、模式匹配与逻辑推理区别，还讲述提升推理能力方法及从头构建推理模型的重要性等内容。

谷歌DeepMind推理负责人Denny Zhou在斯坦福大学CS25讲“LLM推理”课。大模型推理是给出答案前的中间思考步骤，能让复杂问题可解、提升答案准确性。还介绍了让模型输出推理答案的方法及提升推理能力要点。

知识图谱（KGs）在认知智能系统中作用关键，知识图谱推理（KGR）能基于现有事实推断新知识。文章综述了3种知识图谱类型、6大推理任务，介绍推理方法、应用，还指出KGR面临的挑战与机遇。

论文评估20余个开源推理模型在多领域表现，发现多数模型数学成功难迁移。揭示微调方法（RL vs SFT）决定能力泛化，SFT像‘填鸭’，RL似‘思维健身’，为构建通用推理智能体提供新路径。

8月18日，IJCAI 2026大会上，研究卓越奖得主Nick Jennings回顾智能体发展历程，指出当下智能体AI火热，它并非新概念，而是经数十年积累。还分享经验，展望从智能体到智能社会的未来。

哈工大提出75页多模态推理大模型综述，围绕四阶段发展路线图展开，即感知驱动的模块化推理、以语言为中心的短推理、以语言为中心的长推理、迈向原生多模态推理模型，还给出挑战性基准测试和实验案例见解。

面壁智能发布行业首个大规模训练的稀疏 - 线性注意力混合架构 SALA 及文本模型 MiniCPM - SALA。该架构降低推理开销与显存占用，MiniCPM - SALA 在长文本处理及推理上表现出色，还发起大奖赛探索性能极限。