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超越人类标注，Meta提出CoT-Self-Instruct：如何用"推理式自进化"重塑LLM训练
大语言模型发展需海量高质量训练数据，传统人工标注困境重重，现有合成数据方法也有缺陷。Meta提出CoT - Self - Instruct，通过推理式自进化生成数据，实验证明其在多个任务上超越人类标注数据。
语言模型内部还藏着众多策略模型？自底向上强化学习重塑底层特征 | 直播预约
现有强化学习工作将语言模型作整体策略优化，研究提出以策略视角审视内部隐藏状态，分析层级和模块级策略，发现不同模型模式差异，还提出自底向上强化学习策略，为研究架起新桥梁。
字节开源高效解析文档图像的新型多模态模型Dolphin，快速将复杂的文档图像转化为结构化数据。
字节开源新型多模态模型Dolphin，采用“先分析后解析”范式，能将复杂文档图像转化为结构化数据。它有卓越性能和多种特性，还提供安装、推理使用指南。
14B打败671B！微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1
如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展，但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索，成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型，性能超 671B 的 DeepSeek - R1。
ICCV 2025｜UV-CoT：无监督视觉推理新突破，偏好优化重塑图像级思维链
随着文本领域思维链推理机制成功应用，研究者将其引入视觉理解任务。现有模型有局限，本文提出UV - CoT新框架，设计无监督数据生成与偏好优化机制，提升模型能力，摆脱对人工标注依赖。
AAAI 2026 Oral | 大模型「爱你在心口难开」？深度隐藏认知让推理更可靠
合肥工业大学团队提出大模型存在‘隐藏的真伪认知’，论文让模型用此给推理‘打分’，过滤错误推理链。通过多层注意力头探测、构建预测器和新推理扩展策略，提升了推理链稳定性，实验效果优异。
「Thinking with Images」推理速度太慢？「Zooming without Zooming」 让AI不调用工具也能「明察秋毫」！
上海交通大学与蚂蚁集团联合团队发布多模态大模型成果“Zooming without Zooming”。该研究提出R2I方法，将“缩放”转为训练目标，使模型单次前向传播实现细粒度感知，团队开源的ZwZ模型家族达开源SOTA性能。
一张4090就能爆改！面壁智能MiniCPM-V 4.6开源，1B多模态卷出新高度
今年是AI应用大规模落地年，参数小的端侧模型有特定场景性能优势。5月11日面壁智能开源MiniCPM-V 4.6，参数仅约1B，多模态能力超阿里、谷歌同类模型，还在多维度提升，站稳端侧多模态开源领域。
抖音&LV-NUS开源多模态新模，以小博大刷新SOTA，8B推理比肩GPT-4o
抖音SAIL团队与LV - NUS Lab联合推出多模态大模型SAIL - VL2，以中小参数规模在106个数据集实现性能突破。该模型从架构、数据、训练三方面创新，后经全链路优化，在多数据集验证中表现卓越。
腾讯与中科院联合提出R-4B，一个能自动决定是否思考的多模态大模型
多模态大语言模型“始终思考”模式有缺陷，腾讯混元团队与中科院自动化所联合提出R - 4B，通过双模式退火训练和双模式策略优化实现自动思考，在多评测中达SoTA，省资源且效果好。