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Meta「透视」AI思维链：CRV推理诊断，准确率达 92%！
Meta FAIR团队在论文中提出CRV方法，可实时观察AI思维过程。它通过改造模型大脑结构，让推理可见。在算术推理实验中，检测精度提升到92.47%，还能让模型修正错误。不过该技术落地尚面临诸多挑战。
视觉感知RAG × 多模态推理 × 强化学习 = VRAG-RL
数字化时代视觉信息愈发重要，传统RAG方法处理视觉信息面临挑战。阿里巴巴通义实验室的VRAG - RL将强化学习引入多模态智能体训练，革新检索生成范式，提升视觉语言模型多方面能力，代码已开源。
谷歌揭秘：Multi-Agent 推理时扩展才是未来。
谷歌DeepMind和MIT联合发表论文TUMIX，指出Multi - Agent是推理时扩展的最佳方式，以低成本大幅提升准确率。实验表明Agent多样性优于重复采样，还展示TUMIX机制、实战表现，且LLM能设计更强Agent。
10倍加速化学推理大模型！Haven团队在隐空间思考分子式，碾压显示CoT
Haven团队提出LatentChem，把化学推理从‘文本表面’挪到‘模型内部’，先在隐空间思考，再在语言空间回答。它拆分‘推理’与‘表达’，性能优异，为AI Scientist奠定基础。
ICCV 2025 | ECD：高质量合成图表数据集，提升开源MLLM图表理解能力
科研等领域图表是信息核心载体，先进开源MLLMs在高难度图表理解测试准确率低。本文提出ECD数据集，规模大、质量高、风格多样，还设计合成流水线与评测基准ECDBench，为开源MLLM提供支持。
RL训练总崩溃？R1-Reward稳定解锁奖励模型Long-Cot推理能力
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。
扩散语言模型扛把子LLaDA迎来新版本，数学、代码、对齐能力均提升
中国人民大学与蚂蚁集团团队基于前期 8B 扩散语言模型 LLaDA，提出方差缩减的偏好优化方法 VRPO，推出 LLaDA 1.5。它在数学、代码、对齐任务上性能提升，VRPO 为扩散语言模型对齐提供框架。
CVPR 2025 Highlight | 提升自回归模型样例学习能力，Few-shot图像编辑新范式开源
当前图像编辑模型在处理新概念时泛化能力不足，为解决此难题，Meta等研究者提出自回归模型InstaManip，创新性提出分组自注意力机制和关系正则化策略，在few - shot图像编辑任务上取得优异效果。
EMNLP2025 | 探究大语言模型的语言共享神经元提升低资源语言能力
论文提出BridgeX - ICL方法提升LLM低资源语言性能，通过三步实现优化。构建两类探测数据解决传统问题，识别重叠神经元，用HSIC选最优桥梁语言，在多任务实验验证其有效，揭示多语言机制规律。
英伟达力荐，小团队两个月开源一款「光速级」智能体推理引擎
智能体时代算力需求庞大，LightSeek Foundation 小团队 2 个月打造大模型推理引擎 TokenSpeed，有 TensorRT LLM 性能、vLLM 易用性，受英伟达力荐且已开源，为智能体负载提供近「光速级」推理能力。