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ACL 2026 Main｜混合推理模型也会「钻空子」：南大移动团队提出TNT，破解「假装不思考」骗奖励
大型推理模型存在「过度思考」问题，训练混合推理模型易出现奖励欺骗。南大等团队提出 TNT 方法，利用思考模式解答部分为问题动态设非思考模式 token 上限，解决奖励欺骗，实现准确率与效率双赢。
腾讯祭出开源核弹！LeVo音乐生成模型，媲美Suno，支持零样本风格迁移，歌词完美匹配
音乐生成领域有重大突破，腾讯AI Lab开源高保真音乐生成模型LeVo。它由LeLM和音乐编解码器组成，能解决现有方法在音质、音乐性等方面的局限，实验显示其优于现有方法，功能强大且适用场景多。
大模型如何泛化出多智能体推理能力？清华提出策略游戏自博弈方案MARSHAL
近日，清华大学等机构研究团队提出 MARSHAL 框架，利用强化学习让大模型在策略游戏自博弈。实验表明，多轮、多智能体训练提升了模型博弈决策水平，将推理能力泛化到通用多智能体系统，在一般推理任务表现显著提升。
首创像素空间推理，7B模型领先GPT-4o，让VLM能像人类一样「眼脑并用」
当前主流视觉语言模型（VLM）依赖文本token间接翻译视觉信息，缺乏直接视觉操作能力。滑铁卢大学等团队提出「像素空间推理」范式，让VLM能像人类一样「眼脑并用」，在四大视觉推理基准测试中，7B的Pixel - Reasoner表现碾压GPT - 4o等。
沉迷贪吃蛇，7B小模型竟变身「数学天才」！几何推理碾压GPT-4o
NVIDIA等团队提出视觉游戏学习ViGaL范式，让7B多模态模型玩贪吃蛇等游戏，使其在数学、几何等任务击败GPT - 4o。游戏培养通用认知与推理能力，不同游戏提升不同推理能力，多游戏训练效果更佳。
Meta提出Deep Think with Confidence：几乎啥都不用动，就能提升推理的准确性与效率
传统自一致性方法虽能提升推理准确率，但计算开销大、收益递减。Meta AI与UCSD团队提出Deep Think with Confidence（DeepConf），可在不增训练成本和不调超参数下，提升推理准确性与效率，本文对其全面解读。
更少的token生成更好的图！香港大学联合阶跃星辰等让AI绘画真正理解了再画
香港大学、阶跃星辰等用VFMTok新方法，让图像生成模型借用顶级视觉AI的眼睛看世界，实现更快、高质量图像生成，且无需复杂引导技巧。它改变图像理解方式，将像素死记硬背转为语义理解。
大模型解数学题是真懂还是 “死记硬背”？｜首个反例驱动的数学推理基准揭穿 “刷题式假象”！
随着大语言模型在数学领域应用渐广，其是否真具备数学推理能力成焦点。清华等团队提出反例推理评测基准COUNTERMATH，测试20+主流模型，结果不佳，而小样本微调能显著提升模型能力。
阿里云飞天企业版X平头哥“真武”芯片，推理性能跃迁13倍，底层逻辑是什么？| Q推荐
过去几年，模型虽强但使用成本高，阻碍企业级AI深度应用。今年‘模型推理’成AI关键词，4月13日19:00，InfoQ联合阿里云邀专家围绕推理加速底层破局展开对话，探讨算力博弈、芯片性能跃迁等问题。
马斯克发布 Grok 4 模型：推理能力较前代提升 10 倍，各学科测试接近满分
xAI 发布 Grok 4 及 Grok 4 Heavy 模型，推理能力较前代提升 10 倍，多测试接近满分。马斯克称其为世界最好 AI。它在多方面表现出色，如长任务能力强、推理效率佳等，但代码能力欠佳，且付费昂贵。后续还将推多款模型。