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大模型越反思越错，原来是长链推理通过自我说服加重幻觉 | 北邮

北邮研究团队通过思维链审计实验，揭示大模型长链推理‘越想越错’现象背后的元认知偏差。研究基于RFC协议文档构建受控知识域，分析推理过程，发现反思会加重幻觉，且现有检测方法难以应对。

本文作者白杨SEO从2011年入行SEO，2024年起研究AI搜索优化。他指出当下AI平台引用来源变化大，企业官网成重要来源。作者从网站代码、站内内容、站外推广三方面，教大家做好官网GEO优化，让AI推荐官网。

斯坦福大学 Percy Liang 团队研究指出，虽有不少声称能显著加速的优化器替代方案，AdamW 仍为预训练稳健首选，但矩阵型方法在特定数据–模型比例下优势明显。研究还揭示了现有研究的方法论缺陷。

长上下文大语言模型发展带来计算和内存挑战，现有基准测试多忽视 KV 缓存完整生命周期。微软姜慧强在 AICon2025 分享 SCBench 工具，梳理推理优化方法，介绍 MInference 等，还提出 Tri - shape 方法等成果。

在人工智能领域，推理语言模型在医学场景应用存在挑战，达摩院推出多智能体框架ReasonMed，提出医学推理数据生成新范式，开源百万级高质量数据集ReasonMed370K，验证了‘小模型 + 高质量数据’的潜力。

机器学习为气动外形设计提供新方法，但高效挖掘利用几何与气动数据知识是难题。本文提出气动监督自编码器架构，利用小样本气动数据监督学习几何特征，嵌入优化框架提升样本质量及优化效率，经翼型和机翼验证有效。

8月21日百度蒸汽机音视频一体化模型重大升级，实现多人有声视频一体化生成。有五大核心技术突破，价格低至行业70%。源于算力和工程优化积累，未来还会优化成本，其盈利不依赖调用次数，带动平台生态升级。

思维链提示能提升LLM在多任务上的表现，让人感觉模型在深思熟虑。但研究从数据分布角度剖析，发现思维链推理是脆弱的‘海市蜃楼’，超出训练分布就会消失，强调实现通用推理能力挑战大。

2026新年第一天，DeepSeek发表梁文锋署名新论文，提出「mHC（流形约束超连接）」架构。它仅增约6.7%训练时间开销，就能让27B参数模型性能显著提升，还可能淘汰ResNet结构。

最新研究推出 EMMA 基准测试，揭示顶尖多模态大语言模型在深度视觉与文本融合的复杂多模态推理上显著不足。该研究已被 ICML 2025 接收，代码数据开源。实验表明，现有模型与人类专家差距大，视觉推理是核心瓶颈。