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Meta-Think ≠ 记套路，多智能体强化学习解锁大模型元思考泛化
上海交通大学等团队提出ReMA框架，将复杂推理解耦为元思维和推理智能体，通过迭代强化学习协作。在单轮实验中，ReMA在多基准测试表现优；多轮实验虽有提升但不稳定，需进一步探索。
中国团队让AI拥有「视觉想象力」，像人类一样脑补画面来思考
上海交通大学等团队提出 Thinking with Generated Images，让大模型像人类一样用「脑内图像」推理。该研究区分三种视觉思维模式，提出核心技术框架，解决视觉推理局限，实验效果好，未来有望在多领域突破。
林俊旸离职后首度发声：万字复盘，大模型下一站「智能体式思考」
前阿里千问负责人林俊旸离职后发文，复盘大模型行业演进，指出 AI 大模型未来主线是智能体式思考。文中分析推理模型崛起的启示，探讨思考与指令融合难题，还阐述智能体式思维含义、强化学习基础设施挑战等。
OpenAI未公开的o3「用图思考」技术，被小红书、西安交大尝试实现了
OpenAI推出的o3推理模型打破传统文字思维链边界，实现图像融入推理过程。小红书与西安交大联合构建多模态深度思考模型DeepEyes，尝试实现类似能力，还开源技术细节，在多任务中表现出色。
别装了，AI巨头们！谁在卡脖子，谁在割韭菜？这张图一目了然
卡内基梅隆大学发布首个刻画AI供应链数据集，揭示资本、科技与权力「关系网」。供应链上游市场集中或致连锁故障与垄断，绘制其链条能助于多项关键分析，看清产业全貌。
CMU&斯坦福提出Reasoning新范式！自己找“窍门”，教会LLM抽象Reasoning
大型语言模型解决复杂推理问题时效率低，论文提出创新方法，让模型利用“推理抽象”，通过RLAD两玩家强化学习框架训练，在多基准测试提升性能，还分析了其作用、局限与未来方向。
社交Agent: 通过RL学习自适应Thinking，根据场景在“秒回”和“深思”间灵活切换
现有聊天机器人在人情世故场景表现不佳，论文指出大模型思维‘一根筋’。研究团队设计4种思维模式，用AMPO强化学习算法动态切换。在模拟社交任务中，AMPO表现超GPT - 4，省时高效。
「一页纸」吃透产业链之：人形机器人，Figure链与特斯拉Optimus链
文章聚焦人形机器人，分析其产业处于量产落地拐点，2025 - 2026年是关键期。介绍产业链上中下游情况，指出面临的软硬件挑战，还提及市场规模、主要参与者，重点关注Figure与特斯拉Optimus产业链。
ICML 2026 | 只用少量Thinking Tokens，大模型依然能深度思考
近年来，CoT 推理成为提升大模型复杂问题求解能力的重要路径，但带来效率问题。浙江大学等团队提出 Heima 框架，将冗长 CoT 压缩为少量 thinking tokens，在减少 token 数的同时保留推理能力，已被 ICML 2026 接收。
重磅发现！大模型的「aha moment」不是装腔作势，内部信息量暴增数倍！
中国人民大学等联合团队研究发现，大模型推理有“信息脉冲”，特定步骤互信息值飙升形成“互信息峰值”，对应“思考词汇”。基于此提出无需额外训练提升推理性能的方法，代码已开源。