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用更一致的轨迹、更少的解码步数「驯服」掩码扩散语言模型，扩散语言模型的推理性能和效率大幅提升
扩散大语言模型发展迅猛，或成下一代大语言模型基础范式有力竞争者。复旦大学等团队发布论文，提出高效解码策略与强化学习训练组合，解决MDLM解码和训练问题，提升推理性能与效率。
百万规模数据集打造人形机器人通用大模型，实现精细动作跨平台、跨形态动作迁移丨北大人大联合发布
北大和人大团队在通用人形机器人动作生成领域取得重大突破，首创通用动作生成框架Being - M0，构建百万规模动作生成数据集MotionLib，研发文本驱动动作生成模型，实现人体动作向多类型人形机器人迁移，文章将发表于ICML2025。
ICLR 2026 Oral｜大模型总爱「想太多」？ DECS从源头消除冗余思考，实现推理token减半且性能不降反升
以DeepSeek - R1等为代表的大型推理模型存在过度思考问题，造成大量冗余计算。复旦大学等团队在ICLR 2026 Oral论文中揭示‘长度惩罚’局限性，提出DECS框架，在多基准测试中实现推理长度减半且性能提升。
Qwen3-Max-Thinking：会想能干，比强更强
正式推出旗舰推理模型 Qwen3 - Max - Thinking，其在多关键维度显著提升，性能媲美顶尖模型。引入自适应工具调用和测试时扩展技术，现已上线 Qwen Chat，API 也开放，还介绍了使用方法。
NeurIPS 2025 | 中科大、港中深、通义千问联合发布CoRT：仅30个样本教会大模型高效推理，token消耗降低50%
大型推理模型在精确数学计算上存在问题，如认知冲突、行为低效、数据稀缺。中科大、港中深、通义千问联合推出CoRT框架，用创新数据合成与多阶段训练，提升模型推理能力和效率，成果已开源。
Transformer与RNN合体，谷歌打下显存门槛，解锁超长上下文
谷歌论文提出 Memory Caching 技术，通过架构机制创新赋予 RNN「可生长的记忆容量」，兼顾 Transformer 与 RNN 优势，能处理更长文本、降低推理资源门槛，实验显示有良好效果。
首次，AI下棋不再是「黑盒」！
上海AI Lab发布升级版大模型「书生·思客InternThinker」，首度打破围棋AI推理黑盒，能用自然语言解释落子逻辑，具备职业3 - 5段棋力。依托创新训练平台InternBootcamp，它在多任务表现出色，且相关技术有系列创新突破。
三大核心创新公开，快手开源多模态Keye-VL 1.5拿下视频理解SOTA，8B力压GPT-4o！
快手开源多模态Keye-VL 1.5，为8B视频理解最强模型，公开3大核心创新技术。它靠Slow-Fast视频编码等，在20+基准屠榜。在多类基准测试和内部测评中表现优异，将业务经验沉淀到开源社区。
刚刚，OpenAI在ICPC 2025编程赛上满分登顶，Gemini也达到金牌水平
在ICPC 2025编程赛上，OpenAI 5小时内解决12个问题满分登顶，其由通用推理模型集成体构成，结合GPT - 5与实验性模型；Gemini解决10个问题达金牌水平，在部分难题表现出色。
Meta｜提出RECAP，通过动态目标重加权回放，解决RLVR遗忘【文末送书！Agent相关】
近年来，可验证奖励强化学习（RLVR）提升了大模型在多任务上的性能，但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略，结合“回放”与“动态目标重加权”，保持模型通用能力，提升推理性能，还提高推理效率。