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如何实现可验证的Agentic Workflow？MermaidFlow开启安全、稳健的智能体流程新范式
随着大语言模型发展，多智能体系统成新前沿，「Agentic Workflow」受关注。但现有系统存在合理性难保证等问题。新加坡和南洋理工团队推出MermaidFlow，以Mermaid语言显式建模工作流，提升可解释性与可控性，实验性能优秀。
直播预约 | 推理模型的“过思考”现象与高效推理，2.5h的深度分享
本期GenTalk学术分享邀请刘梓辰、齐朋辉等4位博士生，在2025年6月6日15:00 - 17:30带来“推理模型的‘过思考’现象与高效推理”报告，由夏鹤明主持，NICE学术等支持。将分析‘过思考’因素，总结高效推理思路。
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。
Mamba 架构实现推理性能超 Gemma3-27B！推理模型开始迈入「无注意力」时代
PromptCoT - Mamba是首个具解码显存常量等特性且推理能力强的模型。当前推理大模型中注意力机制有局限，PromptCoT - Mamba实现无注意力推理，在多评测集超Transformer等模型，为无注意力推理生态奠基。
DreamArt！只需一张图，生成可动的可交互物体
生成可动物体是具身智能等领域关键挑战，现有方法有局限。北大团队提出DreamArt框架，从单张图像生成可交互可动物体，经三阶段流程，表现优于基线方法，不过也存在生成不符物理规律等问题。
炸裂！Claude以第一作者写论文反驳苹果「推理模型根本没有推理能力」：苹果有三大错误
苹果论文称推理模型无推理能力，引发争议。Anthropic的Claude Opus以第一作者写论文反击，指出苹果研究有混淆‘推理失败’与‘输出截断’等三大问题，还通过实验证明模型能力，强调需更聪明评估方法。
苹果炮轰AI推理遭打脸，GitHub大佬神怒怼！复杂任务≠推理能力
苹果发表论文指出推理大模型存在重大缺陷，相关解读在社交平台广泛传播。但GitHub高级工程师Sean Goedecke对论文持保留态度，认为谜题不是评估推理能力的好试验场，模型放弃不代表无推理能力。
ACL 2026｜答得更准还写得更短？华为泰勒实验室提出SHAPE，给LLM推理装了个「推理税」
华为泰勒实验室等团队提出 SHAPE，给推理链装「里程碑 + 推理税」机制。它分三步，能统一势能增益度量、阶段难度感知和 token 效率约束。实验显示，它提升准确率、降低 token 消耗，还解决了推理坍缩等问题。
「百万级」视频推理数据集！30+顶尖高校联合发布
AI视频生成已能「画得像」，但不会「想得对」。VBVR推出百万级视频推理数据集，首次系统评测模型对空间、物理、逻辑和抽象的推理能力，发现顶尖模型通过率仅68%，推动视频AI从「视觉模仿」迈向「智能推理」。
推理路径的动态调控：让大模型学会“恰到好处”的思考
当前大模型推理路径存在冗余问题，本文提出测试时提示干预框架PI（π），通过《When/How/Which》三模块协同，将人类专家经验融入推理过程，在多个STEM基准测试中缩减推理步骤、提升准确率。