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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。

清华大学龚江涛团队用人类驾驶员脑电波教会自动驾驶模型“思考”，成果E³AD发表于NeurIPS 2025。龚江涛从计算机转向人机交互，在多段科研经历中积累经验，探索将人类“直觉”赋予AI。

阿里巴巴通义实验室团队论文提出通过程序化、自动化构建模拟环境，让语言模型自主交互学习。基于此训练的AgentScaler模型，数十亿参数就达万亿级模型性能，为轻量级代理智能发展带来新可能。

BIGAI与中科大等团队提出MILR，通过测试时隐空间推理，在不更新模型参数下优化图文表示，提升复杂图像生成能力。该方法在多基准测试达SOTA，还探讨了测试时扩展与奖励模型，未来有诸多拓展方向。

华人主导的Genesis AI公司成立仅一月完成1.05亿美元种子轮融资，刷新硅谷两项融资纪录。团队平均年龄不到28岁，靠开源的Genesis物理引擎吸引投资，致力于开发通用机器人基础模型和通用机器人。

当前大语言模型编程能力评估体系问题多，如评测集饱和、数据泄漏等。Meituan - M17团队推出OIBench数据集，对18个主流大模型评测，揭示模型真实水平，还将举办人机协作编程竞赛。

知名特效团队Corridor Digital开源抠像软件CorridorKey，只需8G显存，N卡和Mac都能跑。它针对复杂边缘和色彩溢出问题提供解决方案，能精准捕捉发丝级细节，功能强大。

北航彭浩团队提出SIHD框架，基于结构信息原理，自适应构建多尺度扩散层级，实现稳定离线策略学习。通过构建状态拓扑图、用结构信息增益引导扩散、引入结构熵正则化器，在D4RL测试中表现出色。

清华大学朱军教授团队与NVIDIA Deep Imagination研究组联合提出分数正则化连续时间一致性模型（rCM），将连续时间一致性蒸馏扩展至大模型，解决现有方法瓶颈，提升推理速度兼顾质量与多样性。

近日，普林斯顿大学牵头多机构推出开源数学定理证明模型 Goedel-Prover-V2。其 32B 旗舰模型在多基准测试超 DeepSeek-Prover-V2-671B，8B 小模型特定基准性能与之持平。该模型有三项关键创新，团队已公开模型及数据集。