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无需SFT也不用RL，样本级推理优化神器SLOT来了，准确率轻松+10%
西湖大学MAPLE实验室开发的SLOT方法，无需SFT和RL，让模型推理时“临时学习”具体问题。它简单易实现，计算开销小，能使模型准确率大幅提升，还无需额外资源，在各规模模型上效果显著。
ACL首届博士论文奖公布，华人学者李曼玲获荣誉提名
自然语言处理顶会 ACL 公布首届计算语言学博士论文奖，获奖者是华盛顿大学的 Sewon Min，其论文聚焦大型语言模型数据使用。此外，还有三篇论文获提名，包括李曼玲等学者的成果。
快慢Reasoning综述！
大型语言模型在复杂推理任务中有‘无差别计算’缺陷，阻碍其在多场景应用。本文提出双层效率优化框架，梳理两类前沿技术，通过实验揭示瓶颈，为轻量化推理指明路径。
视频版Nano Banana来了！内置Gemini世界知识；原版香蕉出图仅需4秒
谷歌开放Gemini Omni Flash API，将多模态推理与视频生成编辑结合，有4项关键能力，也有局限。Nano Banana 2 Lite出图快且便宜。二者串联使用，图像生成与视频创作可无缝衔接。
现有AI都是假实时！Thinking Machines发布交互模型，离真正的贾维斯真的近了
Thinking Machines发布交互模型，切入与AI交互方式问题。该模型能原生支持实时交互，由交互和后台模型组成。架构设计独特，解锁多项功能，评测表现佳，但也存在长会话、计算部署等局限。
前谷歌研究员发文：算力崇拜时代该结束了
前谷歌大脑研究员 Sara Hooker 发文指出，过去十年 AI 创新依赖算力，但如今持续扩展训练计算资源效率极低，收益递减。她探讨了影响算力回报率的因素，批判 Scaling Law，并提出未来创新方向。
Thinking Machines再发文：模块化流形让训练更稳定
Mira Murati团队分享神经网络训练推理新研究，提出“模块化流形”让训练更稳定。将权重约束在Stiefel流形，设计Manifold Muon优化器，实验显示效果好，但计算开销和理论问题待解决，代码已开源。
扩散LLM推理新范式：打破生成长度限制，实现动态自适应调节
随着扩散大语言模型成为热门，但其推理时存在预设固定长度的限制。香港中文大学 MMLab 等提出 DAEDAL，赋予模型根据问题自主调整回答长度的能力，在性能和计算效率上有提升。
这个推理模型：HRM ，只用2700万参数，超越了DeepSeek和Claude
Sapient Intelligence研究者受大脑机制启发提出分层推理模型HRM，它是全新循环架构，仅2700万参数、1000个训练样本，就在复杂推理任务上表现卓越，还引入近似梯度等方法，有推动通用计算变革潜力。
SGLang｜SGLang Diffusion
来自SGLang开源社区的Yichi介绍SGLang Diffusion，它是面向图像与视频生成的全开源扩散模型推理引擎。基于SGLang机制将能力迁移到扩散模型推理，能显著提速工作流，视频展示了多种功能。