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微软：DeepSeek-R1等推理模型循环的原因找到了
前几天，DeepSeek - R1论文更新，披露诸多细节。重点是推理模型在低温/贪心解码下易循环，根源是学得不对，如风险规避式复读、时序相关错误复读，还给出解决方案。
后Scaling Law时期的模型、token和组织 | 5Y Quarterly
文章是五源2026年第二季度回顾，涵盖对AI多方面观察，如token军备竞赛、模型资产价值、公司组织成护城河等，还提及被投企业上市、融资情况及五源资本获多项行业荣誉。
ETT：打破原生多模态学习视觉瓶颈，重塑视觉tokenizer优化范式
本文由多机构联合完成，针对传统视觉 tokenization 方法优化与下游任务训练割裂问题，提出 ETT 调优方法。它实现联合优化，在多模态理解、生成、重构任务表现出色，虽有局限但带来新突破。
蚂蚁开源 Ring-1T，成就推理、编程、通用智能三冠王
蚂蚁开源团队推出 Ring-1T 模型，它结合强化学习与多阶段推理机制，实现从‘模仿’到‘思考’的转变。该模型在多基准测试表现优异，其高性能得益于 IcePop、C3PO++、ASystem 三项关键技术。
DeepSeek秘密造芯！专攻推理，一年前已启动，招聘全程不公开
路透社消息，凭借算法震动硅谷的中国AI公司DeepSeek正秘密开发自研AI芯片，定位推理，项目约一年前启动，现处早期。全球模型公司自研芯片成趋势，虽挑战大，但DeepSeek有资金支撑。
DeepSeek推理再提速80%，V4正式版定档7月中旬
DeepSeek两天前开源DSpark推理加速框架，已在V4预览版在线服务跑真实流量，使生成速度提升60% - 85%。DSpark化解推测解码问题，在多模型超Eagle3和DFlash。V4正式版7月中旬上线，将引入峰谷定价。
视觉Token注入CLIP语义，走向多模态理解与生成新范式
腾讯ARC Lab等机构提出全新视觉分词器TokLIP，将低级视觉Token与高级CLIP语义结合，支持端到端自回归训练，可接入LLM框架，降低计算与数据门槛，在多模态任务中表现优异，代码已开源。
华为+DeepSeek，推理性能创新高！技术报告也公布出来了
华为昇腾在部署超大规模MoE时推理性能创新高，全面超越英伟达Hopper架构。其采用‘以数学补物理’方式，还将全面开源。团队从多方面优化，在不同硬件上取得优异性能，本周还将举办技术披露周。
Mini-Omni-Reasoner：实时推理，定义下一代端到端对话模型
现有端到端对话模型推理能力未解锁，因深度思考带来延迟。为此提出 Mini - Omni - Reasoner，采用边思考边表达范式，突破‘要么快，要么准’困境，还设计了数据合成管线和五阶段训练方法，实验证明其性能提升明显。
「推理革命」爆发100天：DeepSeek-R1复现研究全揭秘！
本文深入梳理围绕DeepSeek-R1的复现研究，解析监督微调、强化学习等关键技术细节，介绍相关数据集、训练方法及奖励机制等，还探讨了推理语言模型更多发展方向，为研究提供基础。