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OpenAI CFO 摊牌：算力即营收，而 90% 的企业正被卷死在“能力鸿沟”里
本期 OpenAI 播客嘉宾，CFO Sarah Friar 和投资人 Vinod Khosla 探讨 AI 应用。指出多数人使用 AI 能力有限，2026 年是弥合“能力鸿沟”开端。还提及算力与营收相关，OpenAI 在企业端已领先，创业公司也有机会。
多模态推理新范式：上海AI Lab新作证明“画”出答案比“说”出答案更靠谱
上海人工智能实验室等联合提出DiffThinker模型，利用扩散模型构建全新视觉推理范式。它在视觉中心任务上表现优异，准确率碾压GPT - 5等模型，还能与MLLM协同推理实现1 + 1 > 2的效果。
腾讯AngelSlim重磅升级！面向全模态的大模型压缩算法工具包，推理速度飙升 1.8倍！
近年来，推理阶段的成本等因素制约大模型规模化应用。腾讯混元升级的 AngelSlim 围绕 Eagle3 投机采样训练范式构建系统化实现，支持多模态场景，最高可实现 1.9× 推理加速，还具备多亮点。
ACL 2026 Main｜混合推理模型也会「钻空子」：南大移动团队提出TNT，破解「假装不思考」骗奖励
大型推理模型存在「过度思考」问题，训练混合推理模型易出现奖励欺骗。南大等团队提出 TNT 方法，利用思考模式解答部分为问题动态设非思考模式 token 上限，解决奖励欺骗，实现准确率与效率双赢。
TACL 综述 | 别只卷架构了——长文本模型的能力天花板，其实是数据决定的
该 TACL 综述首次从数据视角审视长上下文语言模型，指出长上下文能力本质是数据驱动。它建立分类体系，明确高质量长文数据条件，给出核心能力的数据配方与评估法，还整理数据集和基准，提出待解问题。
Meta提出Deep Think with Confidence：几乎啥都不用动，就能提升推理的准确性与效率
传统自一致性方法虽能提升推理准确率，但计算开销大、收益递减。Meta AI与UCSD团队提出Deep Think with Confidence（DeepConf），可在不增训练成本和不调超参数下，提升推理准确性与效率，本文对其全面解读。
OpenAI发布GPT‑6 Astra：百万级上下文，主攻编程和复杂办公
9月3日，OpenAI发布GPT - 6 Astra，重点提升电脑操作、软件开发和复杂工作处理能力。它有诸多更新，如电脑操作提速、支持异步工具调用等，但也存在监测难、价格高的问题，实际效果待验证。
无需验证器的RL：RLPR解锁LLM通用推理潜能
现有依赖强化学习与可验证奖励（RLVR）提升大语言模型（LLM）推理能力的方法，受限于领域特定验证器。本文提出RLPR框架，利用LLM生成正确答案的固有概率作奖励信号，实现无需外部验证器的通用领域强化学习，效果显著。
4B参数实现理解、推理、生成、编辑一体化！InternVL-U重磅开源
上海人工智能实验室联合多所高校开源多模态一体化模型 InternVL-U，仅 4B 参数，突破现有统一多模态模型瓶颈，在复杂场景超越 14B 级模型，已全面开源，提供推理代码等。
阿里云飞天企业版X平头哥“真武”芯片，推理性能跃迁13倍，底层逻辑是什么？| Q推荐
过去几年，模型虽强但使用成本高，阻碍企业级AI深度应用。今年‘模型推理’成AI关键词，4月13日19:00，InfoQ联合阿里云邀专家围绕推理加速底层破局展开对话，探讨算力博弈、芯片性能跃迁等问题。