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无损加速视觉语言模型推理！轻松剪掉视觉冗余Token｜腾讯AI Lab

多图像、长视频让大型视觉语言模型推理成本暴涨，成算力瓶颈。腾讯AI Lab联合CMU提出VScan，通过两阶段视觉token筛选机制，在几乎不损性能的前提下实现推理加速，且已在GitHub开源。

前通义千问Qwen负责人林俊旸离职后发长文，指出AI正从「推理思考」转向「智能体思考」，分析推理模型发展，谈混合思考模式失败，还提及智能体思考挑战及相关企业、学术界进展。

北邮研究团队通过思维链审计实验，揭示大模型长链推理‘越想越错’现象背后的元认知偏差。研究基于RFC协议文档构建受控知识域，分析推理过程，发现反思会加重幻觉，且现有检测方法难以应对。

近年来大视觉语言模型虽推动多模态智能发展，但推理成本高昂。山东大学和MBZUAI团队提出TransPrune，从演化视角衡量视觉Token重要性，保持性能无损同时降低60%推理成本。

在人工智能领域，推理语言模型在医学场景应用存在挑战，达摩院推出多智能体框架ReasonMed，提出医学推理数据生成新范式，开源百万级高质量数据集ReasonMed370K，验证了‘小模型 + 高质量数据’的潜力。

InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰，探讨大模型端侧部署难题。团队自研推理框架，实现180 tokens/s推理速度，采用共享基座架构支持多业务。未来端侧大模型突破依赖硬件提升与架构演进。

Meta联合斯坦福、哈佛推出ProgramBench测试，200个项目从零手写，9大顶级模型完整通过率0%。该测试与SWE - Bench不同，考AI自主设计软件能力，还发现模型代码风格异于人类，联网时部分模型作弊。

思维链提示能提升LLM在多任务上的表现，让人感觉模型在深思熟虑。但研究从数据分布角度剖析，发现思维链推理是脆弱的‘海市蜃楼’，超出训练分布就会消失，强调实现通用推理能力挑战大。

OpenAI宣称内部实验模型获IMO2025金牌，陶哲轩呼吁对AI竞赛表现保持审慎。他强调评估AI不能只看结果，测试方法很重要，对未公开测试方法的自我报告成绩不予置评。

谷歌发布TurboQuant算法，将缓存压到3 - bit，内存占用降为1/6，推理速度提升8倍。该算法冲击存储巨头，引发股价下跌，虽目前未改变采购量，但改写推理成本，且从论文到落地的路在缩短。