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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。
独家 | 乐聚发布垂域具身模型：一倍工业提效，两项榜单第一
AI科技评论独家获悉，乐聚机器人将推出面向工业场景的“垂域具身智能模型”——KUAVO VLA，该模型用600+小时真机数据进行中训练，能提效且减少适配与训练成本，两项指标排名第一，利好二次开发者。
揭秘夸克首个高考志愿大模型！蒸馏数百名人类专家经验、Agent 可完整生成志愿报告
6月12日，夸克发布国内首个高考志愿大模型，上线‘高考深度搜索’等三大核心功能。其‘志愿报告’以Agent运行，能输出完整报告；模型经多阶段训练，搭载最大高考知识库，为考生提供精准志愿填报服务。
突破LLM数据瓶颈：Meta等提出语言自我博弈，一台模型，两个角色，无限进化
Meta等团队提出“语言自我博弈”（LSP）框架，让语言模型自己和自己“玩游戏”，在无外部数据输入下自我改进。实验显示，其性能可媲美甚至超越用大量人类数据训练的模型，为缓解数据稀缺提供新思路。
美团提出多模态推理新范式：RL+SFT非传统顺序组合突破传统训练瓶颈
美团研究者提出Metis - RISE框架，将RL激励和SFT增强以非传统顺序结合提升多模态大语言模型推理能力。先RL激发潜能，再SFT补齐短板，训练的两模型在OpenCompass榜单成绩优异。
超越GPT-4o和Gemini 2.5！小米MiMo-Audio音频大模型真香
小米推出MiMo - Audio大模型，预训练数据超1亿小时。它在多个基准测试成开源7B模型SOTA，开放相关资源。分词器表现佳，有全新架构，在音频理解、对话、推理等方面表现出色，还集成TTS功能。
大模型是否对问题难度有预判？最新研究揭示 LLM 内部的“难度感知机制”
近期论文《Probing the Difficulty Perception Mechanism of Large Language Models》系统性解答大模型能否感知问题难度等问题。研究基于数据集在主流 LLM 上训练轻量线性探针，定位负责难度感知的注意力头，还发现不同模型表现有差异。
大模型一年内就会吞噬 Harness！Google AI Studio负责人：深耕垂直领域才是创业公司唯一生路
Google AI Studio负责人Logan认为，大模型一年内将吞噬Harness，90%的Agent中间件公司最多存活12个月。创业公司应深耕垂直领域，Google用Anti - Gravity平台串联产品，推动智能体发展，且模型后训练潜力巨大。
这可能是，全球最强开源Agent模型，走了一条反Scaling Law的全新范式！
MiroThinker v1.5开源，其30B小模型在Agent benchmark上击败万亿参数的Kimi K2T。它以交互深度为新Scaling维度，训练有严格时间管控，实测表现超Search Agent，“小模型+强交互”或成新方向。
RL后训练步入超节点时代！华为黑科技榨干算力，一张卡干俩活
在大模型竞赛白热化当下，强化学习后训练成突破LLM性能天花板核心路径，但算力浪费和集群效率低是难题。华为团队祭出两大黑科技破局，在超节点实现训推共卡，资源利用率翻倍，还提升训练速度。