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Qwen全面升级非思考模型，3B激活、256K长文、性能直逼GPT-4o
Qwen全新非思考模型Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507上线，仅激活3B参数，性能媲美顶尖闭源模型。相比前代，推理、对齐和长文本处理能力大幅提升，在通用能力上也全面进步，适合复杂人机交互应用。
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。
「Next-Token」范式改变！刚刚，强化学习预训练来了
微软新研究提出「强化预训练（RPT）」新范式，将下一个 token 预测任务重新定义为推理任务，可利用海量文本数据进行通用强化学习。该方法有可扩展性、低风险等优点，实验显示其提升了语言建模能力。
PyTorch博客翻译 Accelerating Generative AI Part III: Diffusion, Fast
这篇博客介绍用纯原生 PyTorch 技术将文本到图像的 diffusion 模型（特别是 Stable Diffusion XL）推理速度提升高达 3 倍的方法，讲解五种优化技术，还验证了方法在其他 diffusion 模型上的通用性和有效性。
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。
松下发布多模态大模型，文本、图像、音频随意切换
多模态数据处理成热点，但现有模型处理复杂任务有挑战。松下开发多模态大模型OmniFlow，采用模块化设计、多模态引导机制，实验显示其在多任务中有卓越表现。
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。