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GRPO遭遇瓶颈？G²RPO-A让自适应指导为小模型推理能力「开外挂」
大模型推理能力难迁移到小模型，现有强化学习方法如GRPO在小模型上性能提升有限。香港中文大学（深圳）唐晓莹教授团队提出G²RPO - A算法，缓解小模型奖励稀疏问题，在多模型实验中表现优于vanilla GRPO。
刚刚，阿里发布最强推理模型Qwen3-2507，用疯狂一周暴击美国AI行动计划！
美国发布AI行动计划，欲成“世界AI冠军”，但阿里在7月22 - 25日三连发，推出Qwen3 - 235B非思考版本、Qwen3 - Coder、Qwen3 - 235B - A22B - Thinking - 2507推理模型，冲击美国计划。千问3在多领域表现出色，不过也有使用费用等小问题。
3D高斯泼溅，可输入视图量高达500！推理速度提升3倍，内存少80%
ZPressor能高效压缩3D高斯泼溅（3DGS）模型的多视图输入，解决其在处理密集视图时的性能瓶颈。它基于信息瓶颈原理，分三步压缩信息，降低内存占用和推理时间，提升3DGS在高视图输入下的性能。
上交大和辉羲把LLM刻进ROM！推理性能冲2万token/s，GPU时代终结？
硅谷Taalas将大模型‘物理焊死’进芯片引关注，而上海交大、辉羲智能与微软亚洲研究院团队用ROM+SRAM异构架构，将端侧LLM推理速度推至20,000 tokens/s。介绍了ROMA和TOM架构优势及应用场景。
首个代码世界模型引爆AI圈，能让智能体学会「真推理」，Meta开源
Meta重组后的AI部门推出首个代码世界模型CWM，是320亿参数开放权重LLM。它与传统大模型思路不同，能模拟代码执行。CWM在通用编程与数学任务表现不错，Meta还开放相关检查点以支持研究。
2.6K Star！超逼真端侧TTS模型，0.5B参数3秒音频即时克隆！
文章介绍开源项目NeuTTS Air，它是免费、轻量级超逼真语音合成模型，仅0.5B参数，媲美商用TTS引擎，能在低功耗设备运行，支持3秒音频克隆声音，还给出使用步骤和应用场景。
超越人类标注，Meta提出CoT-Self-Instruct：如何用"推理式自进化"重塑LLM训练
大语言模型发展需海量高质量训练数据，传统人工标注困境重重，现有合成数据方法也有缺陷。Meta提出CoT - Self - Instruct，通过推理式自进化生成数据，实验证明其在多个任务上超越人类标注数据。
硅谷直击：黄仁勋入局龙虾大战，宣告 SaaS 已死，推理算力需求暴涨万倍！
本文为 CSDN 对英伟达 GTC 2026 大会的现场报道。黄仁勋宣告 SaaS 已死，揭幕 Agent 时代，指出 AI 重心正从训练转向推理，还推出 Vera Rubin、LPX 等新品，强调能效即钱，企业软件将向 Agent-as-a-Service 转变。
两个LLM互相对线，推理能力起飞：康奈尔团队发布大模型版类GAN训练法
康奈尔大学团队提出面向大语言模型的类GAN训练框架PasoDoble，通过对抗训练两模型提升推理能力，不依赖外部监督，在多模型实验中显著提升数学基准表现，不过在部分领域外任务有局限。
14B打败671B！微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1
如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展，但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索，成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型，性能超 671B 的 DeepSeek - R1。