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苹果憋一年终超同参数 Qwen 2.5？三行代码即可接入 Apple Intelligence，自曝如何做推理

今年 WWDC 大会上，苹果推出专为增强 Apple Intelligence 功能的语言基座模型，含约 3B 参数紧凑型与基于服务器的混合专家模型。经优化可在苹果芯片高效运行，改进工具使用与推理能力，评测显示设备端模型表现优。

微软最新论文Online Experiential Learning (OEL)提出让LLM在真实部署后持续自我进化的框架，无需人工标注等。介绍了在线体验学习的必要性、OEL方法论及实验验证，揭示关键洞察与启示。

近年来，大语言模型在复杂推理任务中面临挑战，强化学习虽更接近人类推理过程，但训练“烧资源”。论文《QeRL》提出量化不仅能压缩模型、节省资源，还能增强模型探索能力，QeRL框架实现训练速度提升、内存占用减半。

7月国产开源大模型竞争激烈，智谱发布的GLM - 4.5刷新开源大模型编程和agent能力。它成本低、速度快，还能与Claude Code配合。文章介绍该模型特点，分享二者使用教程及原型设计、网站开发等实测案例。

华为诺亚研究员推出全新编程基准HLCE，含235道竞赛难题。实验显示，顶级LLM在该基准表现不佳，推理模型优势大，IOI交互式题难攻克。研究还发现模型自我认知与推理能力发展不同步，Test Time Scaling Law远未达上限。

2025年末，Qwen大模型技术负责人林俊旸转发谷歌DeepMind入选ICCV 2025的论文，指出视觉领域“GPT时刻”要来了。研究用实验数据证明，视频模型正跳出任务专属局限，实现一个模型完成多视觉任务，推理过程还能被CoF“演”出来。

2026年RSS大会workshop圆桌讨论上，五位专家围绕世界模型落地展开辩论。辩题有世界与策略模型该合体还是分开、世界模型可控性靠像素还是动作、训练数据靠互联网人类视频还是具身机器人数据。最终各方有输赢也有共识。

上海交通大学EPIC Lab团队提出免训练推理缓存机制dLLM - Cache，复用特征降低计算量。它即插即用，通用于主流dLLM架构，在多个基准测试中实现数倍推理加速，且不降低生成质量。

Anthropic推出Claude Fable 5.1和Claude Mythos 5.1。Fable 5.1面向普通用户等，Mythos 5.1面向高风险领域伙伴。Fable 5.1性能优、价格低，在多测试中表现提升，还能用于科研，且安全防护机制升级。

Andrej Karpathy 力荐的 Vibe Coding 在 AI Infra 开发中常「水土不服」，存在上下文丢失、决策偏离、质量不稳定等问题。文章提出文本驱动的 Vibe Coding 方法，并以 Agentic RL 中的资源调度系统为例验证其有效性，还介绍了相关团队和工具。