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华为多路径推理破解大模型数学瓶颈，准确率超97%｜ICML 2025
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。
SGLang × RoleBasedGroup（RBG）：打通大模型推理PD分离架构规模化落地的“最后一公里”
PD分离架构对大模型推理部署意义重大，SGLang支持该架构且性能佳。但从测试到生产落地难，存在部署、资源、可靠性等问题。SGLang开源RBG项目，结合二者为PD分离架构生产化落地提供方案。
大模型智能体不止能写代码，还能被训练成白帽黑客
Amazon AWS AI的Q Developer团队发布两项训练网络安全大模型的新方法Cyber - Zero和CTF - Dojo。前者不依赖真实环境生成训练数据，后者构建实战环境让模型学发现漏洞，二者结合为AI白帽黑客成长提供路径。
所有大模型，都学物理学：北大物理系一篇研究，震撼了AI圈
北大等机构团队跨界用物理学最小作用量原理，提出新颖方法估计 LLM 生成方向性，揭示其背后‘物理定律’。发现 LLM 生成有细致平衡现象，还能用物理指标给大模型画像，让 AI 研究提升到‘物理科学’高度。
网易游戏 Tmax 平台实践：基于 Fluid 的云原生 AI 大模型推理加速架构
网易游戏打造 Tmax AI 机器学习平台，但大模型推理业务规模爆发带来资源弹性等挑战。经评估，选用 Fluid + AlluxioRuntime 构建三层架构，有自动预热等配置，带来性能、成本等多方面收益。
大模型七连发，外国人馋透了！阿里云栖大会全栈升级够狠
阿里在2025云栖大会全栈升级，发布七款通义新模型，从基础大模型到各专项领域全覆盖。旗舰模型Qwen3 - Max性能超GPT - 5等，新架构Qwen3 - Next实现效率突破，多模型开源且表现出色。
大模型训练新突破！Meta提出LSP：无数据也能实现能力飞升
Meta提出语言自我博弈（LSP）方法，利用自我博弈框架让模型自我改进，不依赖额外数据。LSP赋予模型挑战者和解题者身份，引入GRPO和KL散度正则化技术，解决了大模型训练的数据依赖难题。
突破125年世纪难题！北大校友联手科大少年班才子破解希尔伯特第六问题
1900年希尔伯特提出23个数学难题，其中第六个‘物理学的公理化’被称为数学物理的终极挑战。125年后，北大校友邓煜、中科大少年班马骁与陶哲轩高徒扎赫尔・哈尼在该问题上取得重大突破，填补了牛顿力学与玻尔兹曼方程间的逻辑鸿沟。
年底，国产开源LLM又迎来一波大爆发：Qwen、美团、智谱、腾讯、百川
年底国产开源LLM大爆发，抱抱脸热榜Top10占一半。介绍了Qwen3 - TTS、LongCat - Flash - Thinking - 2601等多个模型，各有亮点，如Qwen3 - TTS覆盖多语种，LongCat支持重思考模式。
剑桥揭开大模型翻车黑箱！别再怪它不懂推理，是行动出错了
剑桥大学等机构研究指出，大模型执行长时任务易翻车，问题不在推理而在执行能力。研究人员评估多个指标，发现单步准确率提升可让任务长度指数增长，还研究了自条件化等影响及模型规模的作用。