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AI-Infra-Auto-Driven-SKILLS v0.1.0：给 Codex / Claude Code 的推理框架工作流
AI-Infra-Auto-Driven-SKILLS v0.1.0 版本整理可用 AI Infra SKILLS 并补充说明，沉淀推理框架开发流程约束，适用于 Codex 和 Claude Code，包含核心技能、SOTA loop、OpenAI 目标和提示等内容。
AI记忆系统首获统一框架！6大操作让大模型拥有人类记忆能力
香港中文大学等团队发布AI记忆机制综述，首次构建统一框架，划分记忆类型，提出六种操作，探讨关键主题，还对比人类与AI记忆，指明未来AI记忆系统需突破瓶颈，迈向认知跃迁。
「回答一切」吐槽潮中 Sam Altman 确认： 4o 回归，GPT-5 将进行六大改进
OpenAI在Reddit举行GPT - 5问答活动，网友吐槽多。Sam Altman确认GPT - 4o回归，还表示GPT - 5将进行加倍调用速率、保留旧模型选择权等六大改进，同时回应了用户对旧模型、调用限额等方面的质疑。
CVPR'26 | 以机器人为中心的ToM推理框架，从心智推理到决策行动
吉林大学、台湾大学和微软亚洲研究院联合提出MindPower Benchmark，构建以机器人为中心的ToM推理框架，统一建模环境感知、心智推理等，还构建数据集和评估指标。引入Mind - Reward强化优化，提升ToM决策与动作生成性能。
无需训练，即插即用，2倍GPU端到端推理加速——视频扩散模型加速方法DraftAttention
高质量视频生成任务中，扩散模型成主流，但DiT模型注意力机制计算量大，成推理瓶颈。现有加速法效果不佳，为此美国东北大学等团队提出DraftAttention，可2倍加速推理且不损画质。
大模型思维链推理速度倍增！——RoT新框架把思维链「画」进隐空间
随着大模型规模扩展，思维链（CoT）成处理复杂推理任务标准范式，但显式CoT依赖长序列生成，隐式CoT面临优化挑战。腾讯提出RoT新框架，利用视觉编码器将文本推理步骤转为视觉嵌入，实现Token压缩与推理加速，且过程可分析。
首个测试时共进化合成框架TTCS：在「左右互搏」中突破推理瓶颈
厦门大学DeepLIT课题组提出全新测试时课程合成框架TTCS，不依赖外部标注，通过生成器与求解器共进化博弈合成课程数据，解决测试样本过难导致的训练坍塌问题，实验显示其推理能力提升显著。
首个英文原生「弱智吧」！逻辑谬误数据集与生成框架来了 | AAAI'26
研究发现大模型判断逻辑谬误易误报正常句子，但分类能力较强。研究人员构建英文逻辑谬误基准SMARTYPAT - BENCH，开发生成框架SMARTYPAT，为大模型逻辑评估提供新思路，可用于多领域。
VAE再被补刀！清华快手SVG扩散模型亮相，训练提效6200%，生成提速3500%
前脚谢赛宁宣告VAE在图像生成领域退役，后脚清华与快手可灵团队就推出无VAE潜在扩散模型SVG。它通过语义+细节双分支+分布对齐，实现多任务通用，训练提效62倍、生成提速35倍。
UofT、UBC、MIT和复旦等联合发布：扩散模型驱动的异常检测与生成全面综述
多伦多大学、麻省理工学院等高校研究者合作完成长文综述，聚焦扩散模型在异常检测与生成领域的应用，梳理图像、视频等异常检测任务进展，提供分类体系，展望未来趋势。