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ICLR 2026｜原生多模态推理新范式ThinkMorph ，让文字与图像在统一架构中共同演化
NUS、ZJU 等联合提出「ThinkMorph」，主张文字与图像在统一架构「原生协作」。仅用 2.4 万条数据微调 7B 统一模型，视觉推理平均提升 34.74%，多项任务比肩或超 GPT - 4o 和 Gemini 2.5 Flash，还涌现新能力。
带图推理碾压同类开源模型！港中文微软等开源OpenThinkIMG框架，教AI学会使用视觉工具
港中文、微软等联合推出OpenThinkIMG开源框架，解决AI使用视觉工具面临的集成难、缺数据、适应差等问题，还公开核心技术V - ToolRL。该框架在图表推理任务上表现超GPT - 4.1，为下一代AI智能体提供基础。
大模型能“原地”改参数了！字节Seed&北大新论文：测试时推理无需加层重训练
字节Seed和北大研究团队提出In - Place TTT方案，让大模型能“原地改参数”。它复用Transformer的MLP模块，解决现有TTT架构不兼容、计算效率低和优化目标不匹配问题，实验证明可提升模型长文本任务表现。
GPT-5内测抢先公布：日常推理首次击败人类，编程数学科学问题能力都很强
疑似GPT - 5发布预告刚出，内测体验抢先释出。网友实测其推理能力首超人类，编程、数学等能力也出色，虽提升或没GPT - 3到GPT - 4明显，但市场竞争激烈，8月8日凌晨OpenAI发布或为GPT - 5。
突破一亿Token极限：EverMind提出MSA架构，实现大模型高效端到端长时记忆
机器之心发布文章介绍，大模型长期记忆能力受限于上下文长度。《MSA: Memory Sparse Attention for Efficient End-to-End Memory Model Scaling to 100M Tokens》提出MSA架构，突破扩展性、精度和效率的不可能三角，实现100M长度的大模型长时记忆框架。
小米模型实现声音理解新SOTA！数据吞吐效率暴增20倍，推理速度快4倍 | 全量开源
小米全量开源MiDashengLM - 7B模型，它基于Xiaomi Dasheng和Qwen2.5 - Omni - 7B Thinker，实现声音理解新SOTA。性能领先，推理效率高，革新训练范式，全栈开源，将赋能多场景。
BIGAI & 中科大团队提出 MILR: 测试时隐空间推理，让图像生成学会「边想边改」丨ICLR 2026
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。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
小米的首代机器人VLA大模型来了！丝滑赛德芙，推理延迟仅80ms丨全面开源
具身机器人成科技新热点，大家期待其释放生产力。小米首代具身VLA大模型Xiaomi - Robotics - 0抓间歇停顿问题，4.7B参数规模下推理延迟仅80ms，还做三项技术创新，且全面开源。
堆推理链全错了！林俊旸离职首曝：曾在阿里 Qwen 踩中一个“致命”技术误区
阿里千问技术负责人林俊旸离职后发声，复盘 Qwen 训练尝试，指出合并 thinking 和 Instruct 模式不理想。他认为大模型未来应从‘推理思维’走向‘智能体思维’，并阐述了智能体思维的特点和挑战。