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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。
阶跃新模型快到“没推理”！印奇上任，果然气势一新
印奇上任后，阶跃星辰发布新一代开源Agent基座模型Step 3.5 Flash，总参数196B，支持256K上下文窗口。它推理快，适配多家芯片厂商，在多场景表现出色，还具备端云协同能力，架构也有多项优化。
Qwen紧追OpenAI开源4B端侧大模型，AIME25得分超越Claude 4 Opus
Qwen团队深夜开源两个端侧模型Qwen3 - 4B - Instruct - 2507和Qwen3 - 4B - Thinking - 2507，尺寸对端侧友好，支持256k上下文。后者在AIME25测评得分超Claude 4 Opus，两模型能力较前作均有提升。
帮大模型提速80%，华为拿出昇腾推理杀手锏FlashComm，三招搞定通算瓶颈
在大模型推理通算难题凸显的背景下，华为数学家祭出 FlashComm。它包含三项技术，分别在 AllReduce 通信、以存换传、多流并行方面优化，解决通信瓶颈，提升推理性能，未来还将围绕多方向创新。
剑桥揭开大模型翻车黑箱！别再怪它不懂推理，是行动出错了
剑桥大学等机构研究指出，大模型执行长时任务易翻车，问题不在推理而在执行能力。研究人员评估多个指标，发现单步准确率提升可让任务长度指数增长，还研究了自条件化等影响及模型规模的作用。
陈丹琦新作：大模型强化学习的第三条路，8B小模型超越GPT-4o
陈丹琦团队提出结合RLHF和RLVR优点的RLMT方法，支持在基础模型上直接使用，节省后训练成本。它让模型生成CoT，用奖励模型评价输出，使小模型超越大模型，推理更像人类。
上海交大DENG Lab提出「LatentUM」：Unified Model的真正「战场」在视觉推理与世界模型
上海交通大学 DENG Lab 提出的 LatentUM，尝试让统一模型把生成的视觉内容纳入推理闭环。它在多项任务上超越基线，其核心思路是生成与语言共享语义空间的离散 visual semantic tokens，模型含三大关键设计。
GRPO遭遇瓶颈？G²RPO-A让自适应指导为小模型推理能力「开外挂」
大模型推理能力难迁移到小模型，现有强化学习方法如GRPO在小模型上性能提升有限。香港中文大学（深圳）唐晓莹教授团队提出G²RPO - A算法，缓解小模型奖励稀疏问题，在多模型实验中表现优于vanilla GRPO。
这个新生图模型有点夯：4K直出的，国产的，开源的！
商汤新开源的生图模型SenseNova U1.5-Lite-Preview亮点十足，它是国产、4K直出、轻量且可指哪儿改哪儿的原生统一多模态模型。能应对复杂创作和编辑任务，技术源于NEO-Unify架构，评测成绩佳，不过还是早期预览版。
腾讯混元发布并开源图像模型 2.1，支持原生 2K 生图
9月9日深夜，腾讯发布并开源混元生图模型“混元图像2.1”，支持原生2K高清生图，综合能力领先。它在多方面升级，有诸多亮点，评估显示效果优，还同步开源文本改写模型，能满足多样视觉需求。