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AICon上海演讲精华回顾：《GMI Cloud 全球化高性能分布式推理服务构建实践》
AICon2025上海站，GMI Cloud资深架构师Frank Lee分享《GMI Cloud全球化高性能分布式推理服务构建实践》，介绍其推理平台，拆解扩缩容等能力，分享架构设计、部署及优化实践，揭秘推理提效关键路径。
测试时Scaling或是最大错觉，Google：R1/O1强推理另有原因
Google 112 页论文实证，OpenAI 的 o 系列等模型推理能力提升并非仅因计算时间延长，而是源于对复杂互动的隐式模拟。通过三重验证表明推理能力跃迁或因‘吵得更凶’，而非‘算得更久’。
浙大推出首个「多图应用题」基准GSM8K-V，全面评估 VLM数学推理能力
浙江大学团队推出视觉数学推理基准GSM8K-V，将GSM8K映射为视觉对应版本。它数据可靠、覆盖全面，经三阶段构建。实验显示，现有视觉语言模型在视觉推理上短板明显，为模型发展指明方向。
大模型推理的“左右脑”革命！华为盘古Embedded凭昇腾之力，让快慢思考合二为一
传统大模型推理面临长链条深度思考与低时延反馈的矛盾，华为盘古团队提出盘古Embedded模型。基于昇腾NPU，其采用双系统认知架构，集成“快思考”与“慢思考”双推理模式，实现推理效率与精度协同提升。
别再用单选评测骗自己了！Amazon新论文揭示了大模型在多选题中的3种系统性偏差
Amazon新论文揭示大模型做多选题有3种系统性偏差，如选择、数量、猜测偏差。还推出SATA - Bench评测，给出10个测量指标，提出Choice Funnel解码策略，能提升小模型多选题正确率。
微信自研高性能推理计算引擎 XNet-DNN：跨平台 GPU 部署大语言模型及优化实践
本文深入解析微信自研的高性能推理计算引擎 XNet-DNN，介绍其核心技术架构和性能优化策略。该引擎基于 RCI 框架构建跨平台 GPU LLM 推理能力，在多方面超越现有解决方案，还给出了详实对比实验数据。
别再给AI送钱：10款开源工具省80%Claude Code Token，大项目直接砍49倍
使用Claude Code等AI编码工具常遇额度用完、账单超预期问题，80%钱浪费在冗余输出等。社区博主整理10款开源工具，适配主流AI编码工具，最高能将大项目Token消耗砍到1/49，还介绍省Token习惯及互助项目。
CMU&斯坦福提出Reasoning新范式！自己找“窍门”，教会LLM抽象Reasoning
大型语言模型解决复杂推理问题时效率低，论文提出创新方法，让模型利用“推理抽象”，通过RLAD两玩家强化学习框架训练，在多基准测试提升性能，还分析了其作用、局限与未来方向。
R-HORIZON：长程推理时代来临，复旦NLP&美团LongCat重磅发布LRMs能力边界探测新范式
复旦大学与美团LongCat Team联合推出R - HORIZON，它是首个系统性评估与增强LRMs长链推理能力的方法与基准。提出Query Composition方法构建评测基准和训练数据，评测发现主流模型长链推理性能断崖式下降，还分析出三大瓶颈，训练后模型性能双重提升。
从单领域到多能力协同：数据混合如何重塑AI的强化学习
上海AI Lab的OpenDataLab团队通过大规模实验剖析可验证强化学习（RLVR）在多领域推理中的机制，发现逻辑与数学数据相互支持、代码推理有跨领域混合效应等，为构建AI推理模型提供关键发现。