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牛！小米开源「音频语言模型」，超1亿小时预训练时间，音频理解和输出能力是真顶！
小米推出开源音频语言模型MiMo - Audio，有超1亿小时预训练时间。它能理解音频，70亿参数模型在多基准测试达SOTA，音频理解超Gemini - 2.5 - Flash，复杂推理优于GPT - 4o - Audio，还支持多模态任务。
超越Claude 3.5和o1！8B模型靠「分层投票+测试时训练」逆袭
近日MIT研究者发现测试时训练在大模型应对复杂推理问题时，能分解任务提升回答准确率。8B的lemma3模型经此方法，在ARC和BBH数据集上性能显著提升，超Claude 3.5等。但该策略部署效率低。
万字硬核解读SAM 3：不止分割一切，它开始理解世界了
Meta的SAM 3能理解语义，实现可提示概念分割。它支持开放词汇、全实例分割等，架构有创新，数据引擎高效。评估显示其性能优异，与MLLM结合成SAM 3 Agent后推理分割能力强，但在专业领域和复杂场景有局限。
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。
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。
ICML 2025｜如何凭「自动补全」实现100K生成3×加速？
在大模型推理复杂的当下，生成超长文本成本高。BIGAI NLCo团队提出推理加速框架TokenSwift，被ICML 2025接收。它重构传统自回归推理，解决长生成瓶颈，在多模型实验中表现亮眼。
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。
ICML 2025 | 大模型能在信息不完备的情况下问出正确的问题吗？
当前大语言模型推理研究多聚焦被动推理，主动推理研究少，制约其在现实场景应用。为此提出 AR - Bench 基准评估大模型主动推理能力，实验显示大模型主动推理能力严重不足，并指出后续拓展方向。
MIT & Google | 提出异步并行生成新范式，LLM推理效率大幅提升！
MIT与谷歌团队在研究PASTA中探索异步生成范式，开发标记语言PASTA - LANG，采用双阶段训练流程，设计推理系统。实验显示PASTA平衡性能与质量，有可扩展性，为LLM推理效率优化开创学习驱动新路径。