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DeepMind揭示Reasoning内在机制
近年来大型推理模型在复杂任务表现出色，但推理机制成谜。本文提出用推理图解码其‘思考轨迹’，分析环状结构、直径大小和小世界特性，发现蒸馏模型等特点，为理解AI推理及模型优化指明方向。
5B参数+4060Ti，10秒出图，全流程开源可复现！补齐统一多模态生成编辑的开源版图，让高质量图像生成真正变得更轻量、更普及
近日，多机构联合发布统一多模态生成编辑模型DeepGen 1.0，仅5B参数，集成五大能力，4060ti 16G上10秒出图，多项指标超大4倍工业级模型。团队开源全流程代码与数据，可从零复现。
【万字长文】大模型开源开发全景与趋势解读
本文以蚂蚁开源团队视角，基于OpenDigger数据，分析大模型开源开发生态。呈现2025年全景图，涵盖135项目。指出训练、推理、应用侧主导领域，还探讨生态趋势、项目兴衰及近期厂商动态。
开源即登榜！登顶全球前十AI编程智能体，UCL初创团队开源Prometheus
UCL初创团队EuniAI开源AI软件智能体Prometheus，在SWE - bench Verified上Pass@1达71.2%，成绩入官方主榜。它有图结构推理设计，能理解代码，成本低，官网有Demo展示其工程化能力。
用“因果规划”解决多智能体协作中的任务依赖难题｜港科广&腾讯
港科广和腾讯研究团队提出CausalMACE方法，将因果推理机制引入开放世界多智能体系统。该方法含全局因果任务图，框架分“判断”“规划”“执行”环节，在基准任务中表现出色，已中稿EMNLP 2025 Findings。
港中文 MMlab×美团新研究：仅用一个模型，应对多种视觉推理任务
港中文 MMLab 与美团联合提出 OneThinker 多模态统一推理模型，将多种视觉任务抽象为‘先推理、后作答’形式，通过多任务强化学习优化。实验显示其在多任务表现佳，为通用视觉推理模型提供参考。
Qwen3接连放出No Thinking, Thinking两大模型，Gemini2.5 pro顶不住啦
Qwen推出非推理模型`Qwen3 - 235B - A22B - Instruct - 2507`后，又放出推理模型`Qwen3 - 235B - A22B - Thinking - 2507`。非推理模型在多方面功能增强，推理模型能力强，超DeepseekR1，可试用。
GraphRAG，这次被G-Reasoner统一了
大语言模型在知识密集型任务中存在局限，GraphRAG 也有迁移难题。G - Reasoner 提出统一框架，含 QuadGraph、GFM、LLM 增强推理模块，在性能、泛化、效率上全面领先现有方法。
清华校友出手，8B硬刚GPT-4o！单一模型无限工具调用，终结多智能体
MIT等机构推出TIM和TIMRUN组合拳，突破模型token天花板。TIM将推理建模为任务树，TIMRUN优化内存管理。二者结合支持长程推理，实现单模型高效推理，简化智能体构建，在多方面表现出色。
AI真的需要「像人类」那样思考吗？AlphaOne揭示属于大模型的「思考之道」
近年大模型在推理任务有进展，但缺乏推理节奏调控能力。伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校和加州大学伯克利分校研究提出 AlphaOne 框架，引入 α - moment 实现无需训练的推理调控，实验显示其能提升准确率和效率。