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开源共建重塑推理 Infra：从架构创新到生态协同，Mooncake的破局之路
大模型推理落地面临成本、吞吐、长上下文“三角困境”。开源项目Mooncake以“计算存储解耦”为核心，通过PD分离等技术提供底层支撑。直播邀请专家从多视角拆解其技术逻辑、开源价值与企业实践。
扩散语言模型九倍推理加速！上海交大：KV Cache并非自回归模型的专属技巧
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。
华为多路径推理破解大模型数学瓶颈，准确率超97%｜ICML 2025
大模型处理复杂问题常“翻车”，华为诺亚方舟实验室提出思维森林（FoT）框架，借鉴人类认知方式，打破线性推理范式。FoT在多个数学推理任务表现出色，准确率超先进模型，将在ICML 2025开源。
RL训练总崩溃？R1-Reward稳定解锁奖励模型Long-Cot推理能力
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但强化学习在奖励建模应用有挑战。快手等团队提出R1 - Reward，解决训练不稳定等问题，在基准上超SOTA模型，还在快手业务场景成功应用。
OpenAI公布首颗自研推理芯片成绩，下一代已进入制造阶段
8月25日，OpenAI公布自研推理芯片Jalapeño性能测试结果，首次给出其在多款公开大模型上的具体数据。该芯片在低功耗下实现高推理吞吐量和低延迟，性能超英伟达芯片，B0版已进入制造阶段。
国产王炸！上海AI Lab开源Lumina-DiMOO，开创多模态理解与生成新范式
上海人工智能实验室等多机构推出多模态生成与理解统一模型Lumina - DiMOO，采用全离散扩散架构。它解决传统多模态架构问题，有全离散扩散建模等四大创新，性能在多基准测试中领先，应用前景广。
仅需10%思维链标注，等同全量性能！中科院发布推理监督新范式
中科院计算所团队提出新框架PARO，让模型学习固定推理模式自动生成思维链，只需标注1/10数据就能达全量人工标注性能，适合规则清晰领域，为推理监督提供新思路。
调高一档推理强度，成本可能翻几倍：大模型思考原理讲清楚
文章详细讲解推理强度原理，指出其不改模型，只改草稿长度。还说明模型多思考能提高答题准确率的原因，剖析贵和慢的原因，介绍三种控制形态，并给出判断推理强度档位的框架。
从第一性原理出发的RAG推理新范式来了，蚂蚁DIVER登顶权威基准
当前RAG系统处理多步逻辑推理任务有局限，蚂蚁集团团队提出DIVER框架解决推理密集型检索难题。它将检索任务分四阶段，在BRIGHT榜单领先，行业对比优势明显，医疗应用效果好。
OpenAI总裁透露GPT-5改了推理范式，AGI实现要靠现实反馈
OpenAI总裁Greg Brockman在访谈中透露AGI之路，包括技术上转向强化学习推理范式，资源上持续投入计算资源，落地时封装成Agent。还提到GPT - 5改变推理范式，强调计算对AGI的重要性及模型落地等内容。