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Andrej Karpathy：AI本质是「软件2.0」，并非电力或者工业革命
Andrej Karpathy分享AI影响经济的思考，认为应将AI视为“软件2.0”，提出预测AI自动化能力的“可验证性”指标，回顾软件1.0，阐述软件2.0，指出“可验证性”决定AI进展的“锯齿状”前沿。
生成式推理再排序，可能会是LLM4RecSys的新突破口吗？
Meta AI研究者尝试把推理模型引入推荐系统再排序阶段。论文通过监督微调等赋予模型推理能力，超LLM4Recsys标杆。中期内化物品语意ID，生成推理路径，推理赋能再排序，披露重排序提升空间。
DeepSeek推理最高提速6倍！开源研究：加装「思维进度条」，计算量减少30%
特拉维夫大学团队开发新方法，给LLM推理任务装进度条，控制推理深度和速度。提出“思维进度向量”TPV预测推理位置，干预TPV可“超频”“降频”，模型已在GitHub开源。
推理速度10倍提升，蚂蚁集团开源业内首个高性能扩散语言模型推理框架dInfer
近日，蚂蚁集团开源业界首个高性能扩散语言模型推理框架 dInfer，在基准测试中，其将 dLLM 推理速度较 Fast - dLLM 提升 10 倍以上，攻克推理瓶颈，为开发者提供高效框架，推动扩散语言模型走向成熟。
揭秘LLM“思考”之谜：推理即“梯度下降”，元学习框架解构训练过程，还给优化提供新思路
上海AI Lab团队提出RaML框架，从梯度下降和元学习角度揭示LLM“思考”机制。通过实证验证推理轨迹作为参数更新的合理性，还对比不同训练策略，指出RaML为优化LLM性能提供新思路。
推理即排序：ReasonRank反常识的2.7倍效率跃迁，新SOTA比快更快
论文提出新型排序模型ReasonRank，将深度推理能力融入排序流程，突破数据瓶颈，采用创新训练框架，效率比主流点对点排序模型快2.7倍，还介绍方法论、技术突破、实验验证等内容，指出局限与未来方向。
港科提出新算法革新大模型推理范式：随机策略估值竟成LLM数学推理「神操作」
香港科技大学联合团队提出 ROVER 算法，跳过传统强化学习推理的策略迭代循环。它在多项数学推理基准上超越现有方法，在高难度任务中大幅提高 pass@1 和 pass@256，且提升推理多样性，更轻量。
AI 原生软件工程的可观测性与可控制性
文章指出 AI 成研发主力军，改变软件生产方式，传统研发管理办法需升级。当前人和 AI 协作有诸多问题，介绍了研发三阶段，阐述可观测性与可控制性概念、关键指标，以及实现可控制性的要素，强调二者结合构建高效研发体系。
马斯克挖不动的清华学霸，一年造出 “反内卷 AI”！0.27B参数硬刚思维链模型，推理完爆o3-mini-high
新加坡Sapient Intelligence推出小参数AI模型HRM，能解决复杂推理难题。它受大脑启发，提出“隐性推理”路径，准确率碾压先进思维链模型，推理能力超越o3 - mini - high，经济性突出，任务效率可百倍提升。
推理能力大比拼，《推理模型综合测评报告 2025 》正式发布
过去半年，推理能力成大模型新分水岭。InfoQ研究中心评测八款热门模型，围绕五大维度，用超90%原创试题。发现各模型在不同维度表现有差异，推理模型发展正从‘一个大脑’变为‘带工具的多能智能体’。