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斯坦福×英伟达发布AI推理新范式，刷新了多领域SOTA
斯坦福与英伟达联合发布论文 TTT - Discover，提出新范式，不追求通用，在推理阶段针对特定难题修改模型参数。它战绩辉煌，但成本高、是偏科生且需打分器，其出现是技术与哲学的突破。
任务自适应 Harness：从 Trace 到多 Coding Agent 的协作记忆
作者为AI Coding准备的端到端方案未落地，后在Routa项目找到新落点。基于ACP协议的Agent Trace可记录关键行为，用于分析优化。还介绍了Feature Explorer、Kanban Harness及任务自适应Harness，探讨多Agent协作记忆。
SGLang 推理引擎的技术要点与部署实践｜AICon 北京站前瞻
SGLang 是开源推理引擎，截至 2025 年 6 月，在 GitHub 获近 15K Stars，月均下载超 10 万次，被多家行业巨头采纳。InfoQ 专访其核心开发者尹良升，他分享技术、挑战等，6 月 27 - 28 日他将在 AICon 演讲。
开源DeepSeek R1增强版：推理效率快200%，创新AoE架构
德国TNG公司开源DeepSeek R1增强版DeepSeek - TNG - R1T2 - Chimera，基于三大模型混合开发，采用创新AoE架构，推理效率比R1 - 0528快200%，成本大减，在主流测试中性能更好。还介绍了AoE架构构建子模型方法。
不止于快！美团新推理模型正在重新定义「实用主义AI」
美团发布并开源推理模型 LongCat-Flash-Thinking，它在权威测评表现突出。该模型有多项创新，能更快、更能干、更可靠。其将技术实力转化为业务服务能力，实战测试表现佳，体现美团实用主义 AI 路径。
告别无效计算！新TTS框架拯救19%被埋没答案，推理准确率飙升
现有TTS方法存在路径同质化和中间结果利用不足问题。华为诺亚方舟实验室等机构提出SRCA框架，含检查点注入、答案聚类搜索和检查点候选增强组件，实验显示能提升推理准确性、效率，降低成本。
去掉像素中介！上海交大让AI边看边想边画，用同一个“大脑”跨模态推理
上海交大等团队提出LatentUM架构，摒弃像素解码中介，在共享语义潜空间跨模态思考。它用MBAQ技术转化视觉特征，设计MoME架构，还能自我反思、规划路线、模拟世界演变，表现出色。
强化学习没作用？人大DelTA精准识别关键token，推理正确率大幅上升
人大高瓴研究团队提出DelTA算法，不依赖经验为强化学习目标中每个token算最优权重。实验显示它适配主流强化框架，在多任务上提升base模型效果，还能让训练更稳定。
刚刚，OpenAI内部推理模型斩获IOI 2025金牌！所有AI选手中第一
OpenAI内部推理模型获IOI 2025金牌，总排名第6、AI组第1，沿用IMO金牌版本且未专门训练。商业模型在IOI表现不足，Grok 4相对领先。巨头热衷竞赛，源于竞争、技术迭代及多方利益考量。
告别随机性：Thinking Machines Lab如何实现了LLM推理的完全确定性？
文章指出LLM推理非确定性根源并非GPU并发和浮点非结合性，而是批大小变化致核函数非不变性。作者提出实现批不变操作的策略，实验验证有效，还阐述其对训练、系统可靠性等方面的意义。