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让具身智能体拥有「空间感」！清华、北航联合提出类脑空间认知框架，导航、推理、做早餐样样精通
清华、北航联合提出类脑空间认知框架 BSC-Nav，让具身智能体有「空间感」。它克服现有导航方法记忆难题，有三大记忆组件，实验中性能碾压，能应对复杂任务，真机实测也表现出色。
ACL 2025｜为什么你设计的 Prompt 会成功？新理论揭示大模型 Prompt 设计的奥秘与效能
英属哥伦比亚大学等团队剖析Prompt在LLM的CoT推理中调控模型内部信息流，构建量化Prompt搜索空间复杂度理论框架。研究解释提示有效的原因，提供设计高效提示词思路，实验验证理论框架。
DeepSeek-R2要来了？
DeepSeek-R1发布一周年之际，其存储库更新引用全新「model 1」模型，极可能是R2。HuggingFace发文称R1降低技术、采用、心理三重壁垒。R1以推理优先，改变多项认知，故事仍在继续。
答对了却没看图？EASE给多模态RLVR装上「视线校正器」
强化学习与可验证奖励提升视觉语言模型推理能力，但存在答案奖励只知对错、不知证据区域问题。哈工大等团队提出EASE，把标注证据区转为目标分布，监督空间注意力，推理无额外标注，实验成绩优异。
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。
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。
DeepSeek-R1全升级V2版：Token成本低至原来30%
DeepSeek - R1 V2版全维度升级，训练框架从‘单一RL’到‘多阶段协同优化’，推理能力从‘能推理’到‘会优化推理’，还提升了安全可控性，适配生态，推出轻量级模型。
三位哈佛辍学生，如何将专用芯片变成估值百亿美元的 AI 算力公司
文章聚焦 Etched 公司，分析推理成 AI 算力主战场背景，介绍三位哈佛辍学生创始人故事，阐述其从芯片到推理集群的产品打造，还提及团队、文化、资本情况，最后分析竞争格局与前景。
Learn to Reason _ The way of Baichuan-M1-ClinicReasoning
前百川智能研究小组负责人阎栋分享大语言模型临床推理。回顾推理技术发展，以Deepseek为例；介绍百川在医疗推理实践，模型达三甲主治水平；还谈及大模型训练困境及与人类智能差异。