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ICCV 2025｜UV-CoT：无监督视觉推理新突破，偏好优化重塑图像级思维链
随着文本领域思维链推理机制成功应用，研究者将其引入视觉理解任务。现有模型有局限，本文提出UV - CoT新框架，设计无监督数据生成与偏好优化机制，提升模型能力，摆脱对人工标注依赖。
刚刚！Sam Altman官宣：Plus用户GPT-5推理提至每周3000次，AI版电车难题已来
Sam Altman官宣ChatGPT Plus用户GPT - 5级推理额度提至每周3000次，还将更新UI、公布算力权衡策略。同时指出GPT - 5推出带来AI情感依恋及伦理困境，如AI成情感寄托时公司如何应对等问题。
字节&MAP重塑大模型推理算法优化重点，强化学习重在高效探索助力LLM提升上限
强化学习虽提升大语言模型表现，但面临探索难题。字节跳动等团队提出FR3E框架，分两阶段重建探索机制，在多数学推理基准实验中显著优于强基线，为大模型强化学习提供新范式。
哈萨比斯出的难题，GPT之父接上了：用一个知识停在1930年的模型
GPT之父Alec Radford等用1931年前数据训练13B模型Talkie，切断现代知识污染。研究者测试其能力，探讨它对未来的“预感”、规避污染问题及数据多样性等，同时训练中也面临时间泄漏、数据质量等难题。
算力成本大降！马尔可夫思考机来了，LLM推理成本直接降为线性
用强化学习让LLM具备推理能力耗费颇高，计算量会二次级增长。Mila和微软研究院等团队提出马尔可夫式思考机，重构强化学习形式，让计算量呈线性，实验效果显著，还能与先进模型兼容。
MiniMax深夜开源首个推理模型M1，这次是真的卷到DeepSeek了。
MiniMax深夜开源首个推理模型M1，其上下文能力媲美Gemini 2.5 Pro。M1在部分评测中表现中规中矩，但在MRCR（4 - needle）测试中屠榜。它得益于MiniMax - 01基座模型，应用Lightning Attention机制，开源了40K和80K两个版本。
逐项解读黄仁勋GTC演讲：Vera Rubin、token王、英伟达“龙虾”、太空计算和雪宝｜甲子光年
美国当地时间3月16日，英伟达创始人黄仁勋在GTC 2026演讲，发布五项重要技术，包括下一代AI计算平台Vera Rubin等。他想让英伟达成AI基础设施公司，强调token成本，认为AI工厂是工业基础设施。
高通新款云端芯片公开！借推理抢英伟达蛋糕，市值一夜暴涨197.4亿美元
高通宣布推出AI200和AI250两款全新AI芯片进军数据中心市场，消息使股价一度飙升超20%。新品聚焦推理阶段，主打低TCO、高能效与强内存处理能力，还推进端到端软件栈。高通早有布局，已获订单。
北大字节开源首个时空推理视频模型！思考过程全透明，性能超越GPT-4o
北大和字节联合团队推出开源模型Open-o3 Video，将显式时空证据嵌入视频推理全过程，采用non-agent架构，性能超越GPT - 4o等闭源模型。该模型构建了STGR语料体系，采用双阶段训练，实验表现优秀。
Spring 之父：我不是 Java 的“黑粉”，但我也不想再碰它！这门语言拯救了我......
Spring 之父 Rod Johnson 在播客中回忆 Spring 诞生，分享转用 Kotlin 的历程与感受。他认为开源要激发兴奋感，Kotlin 友好、易读，结合 Spring 近乎完美，还对其未来发展提出期望。