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Meta提出StepWiser，让模型学会“反思”自己的推理过程
Meta提出StepWiser解决大语言模型推理逻辑正确性问题。它训练生成式评判模型，通过强化学习在线训练，能解释推理步骤好坏。实验显示其远超传统方法，为构建可靠AI系统提供新思路。
统一架构新思考，北大团队UniWorld-V1统一大模型
北大袁粒课题组提出统一大模型架构UniWorld-V1。通过对GPT - 4o - Image实验，发现其依赖语义编码器提取视觉特征，据此设计架构，在多基准测试表现优异，开源代码等促进研究。
深入理解OpenClaw技术架构与实现原理（下）
文章为《深入理解OpenClaw技术架构与实现原理（下）》，讲解各系统模块，如SandBox沙箱系统、记忆管理等，还介绍自进化、工作区与路由等机制，最后展望企业级智能体架构和应用方向演进。
Tool-Star：赋予大模型结合多工具推理的能力
文章提出Tool - Star框架，旨在解决大模型多工具协作推理难题。它从数据端到训练流程优化，让模型调用多种工具，在复杂计算和知识型推理任务表现卓越，还探讨了未来多模态及多工具扩展方向。
DeepSeek、GPT、Qwen，所有大模型架构图都有，Karpathy：宝藏画廊！
大模型赛道热闹，架构创新多，理解困难且缺清晰架构图。AI 研究者 Sebastian Raschka 绘制主流大模型结构，整理成在线图谱「LLM Architecture Gallery」，方便研究者查阅对比。
推理token减少46%！Meta新方法缩短思维链，告别重复推导
Meta等联合提出元认知复用机制，让模型总结解题思路，提炼为“行为”存于“行为手册”。实验显示，该机制在数学基准测试中显著优化，保持准确率时最多减少46%推理token使用量。
性能提升11.74%！腾讯优图提出激励推理，专攻复杂指令
现有大语言模型处理复杂指令能力不足，腾讯优图研究团队提出激励推理方法。该方法能提升LLM处理复杂指令表现，在1.5B参数LLM上性能提升11.74%，媲美8B参数模型。
图解Vllm V1系列7：使用AsyncLLM做异步推理
文章因异步RL讨论热，探讨用vllm做最小程度异步二次开发。介绍如何用AsyncLLM做异步推理，分析单条请求处理流程及阶段，说明并发提升效率的方法，还提及多请求并发及构建异步推理引擎思路。
腾讯AI Lab 提出解耦推理新框架，破解IMO 数学难题
腾讯AI Lab梁振文和宋林峰提出“解耦推理与证明”框架，解决当前大语言模型在自动化定理证明领域“思考”与“证明”能力失衡问题，成功解决5道IMO难题并开源成果。
当模型成为公共基础设施，特赞如何架构企业级 Agentic AI？
当大模型成公共基础设施，企业需构建围绕业务结构的智能系统架构。特赞提出的 GEA 企业级智能体架构体系，围绕企业业务运行结构设计，能让智能体参与企业经营判断。