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阿里智能体多轮推理超越GPT-4o，开源模型也能做Deep Research

通义实验室推出自主信息检索智能体WebDancer，其通过系统化训练范式为构建智能体提供路径，也为在开源模型上复现Deep Research系统提供指导。它在多数据集测试中表现出色，团队还对其未来应用做了展望。

美团宣布开源高效推理模型 LongCat-Flash-Thinking，性能逼近 GPT5-Thinking，是国内首个结合多种推理能力的大语言模型。它采用新方法提升性能，已在多平台开源，API 平台免费开放，还兼容主流 API 格式。

中国科学技术大学和上海人工智能实验室等团队，在Qwen2.5和Llama 3模型开展研究，揭示强化学习后训练的Scaling Law，提出幂律公式预测模型学习效率与训练轨迹，成果被ACL 2026接收。

多模态大语言模型（MLLMs）在真实世界视觉退化下性能崩溃，制约产业落地。港科大等团队开源的Robust - R1被AAAI 2026接收为Oral，提出显式结构化推理新范式，实现质量与鲁棒性双重突破。

普林斯顿刘壮团队、陈丹琦参与推出开源通用视觉推理RL框架Vero。它构建的视觉推理器在30多项测试达8B视觉语言模型SOTA，解决了开源RL方案的问题，所有数据、代码、模型均已开源。

随着大模型推理服务成主流，传统消息队列限流机制在AI推理场景面临挑战。Apache RocketMQ 5.x推出LiteTopic，其精细化流量治理方案能实现‘千人千面’，解决队列头部阻塞和并发效率受损问题，还与阿里云百炼网关合作。

大模型推理落地面临成本、吞吐、长上下文“三角困境”。开源项目Mooncake以“计算存储解耦”为核心，通过PD分离等技术提供底层支撑。直播邀请专家从多视角拆解其技术逻辑、开源价值与企业实践。

线性循环模型能处理极长序列，是相比Transformer的关键优势，但过去循环模型性能不足且难以泛化。CMU等研究者证明，通过简单训练干预，循环模型500步后训练可突破256k长度泛化极限。

面向自动驾驶的多模态大模型存在问题，FSDrive提出“时空视觉CoT”，让模型“以图思考”，联合未来场景与感知结果进行可视化推理。该方法在不改动原有MLLM架构前提下激活图像生成能力，实验表现出色。

大模型处理复杂问题常“翻车”，华为诺亚方舟实验室提出思维森林（FoT）框架，借鉴人类认知方式，打破线性推理范式。FoT在多个数学推理任务表现出色，准确率超先进模型，将在ICML 2025开源。