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当AI从云端“下沉”，Arm如何赋能端侧
端侧AI发展近十年，已进入应用快速拓展期，成为推动消费电子革新重要力量，但面临视觉处理、内存平衡和应用迭代等挑战。Arm推出相关平台与技术，如SME2，提升AI性能与能效，还与厂商合作，持续创新赋能端侧。
SAPO：让强化学习告别“硬剪切”
强化学习是提升大语言模型推理能力的核心技术之一，但现有基于组的策略优化方法面临 token 级重要性比率高方差问题。GRPO 和 GSPO 采用硬剪切有学习信号丢失等缺点。为此提出 SAPO，用平滑门控函数替代硬剪切，实验效果良好。
LLM的快速、慢速与工具增强思维模式综述
大型语言模型在不同任务中对推理策略需求差异大，策略选择不当会影响效率与可靠性。本文提出双重知识边界框架，梳理LLMs推理模式，将策略选择形式化，还分析了决策因素及策略选择机制。
AI“压力面”，DeepSeek性能暴跌近30% | 清华&上海AI Lab
上海人工智能实验室等团队设计REST框架，在一个prompt里抛多个问题模拟多任务推理场景。测试发现即便顶级模型如DeepSeek - R1在“高压”下准确率也骤降，该框架能揭示模型差异，为评测提供新范式。
快手&中科院 | 提出多模态奖励模型：R1-Reward，比SOTA模型提升5%-15%！
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但现有强化学习算法用于训练存在问题。快手、中科院等团队提出 R1 - Reward，在基准上比 SOTA 提升 5% - 15%，还在快手业务场景成功应用。
九天大模型大变身：性能狂飙35%！还能一键P大象
7月26日，中国移动在2025世界人工智能大会发布「九天」基础大模型3.0，端到端技术全面升级，复杂推理能力提升35%，智能体调用效率提升21%，还推出代码、数学等专项大模型，多模态能力也焕新。
大模型“精细化”对齐，真实性提升25.8%刷新SOTA！token级精准编辑，无需训练即插即用
北航团队在EMNLP 2025提出Token - Aware Editing (TAE)方法，从token层面解决传统表征编辑技术问题，无需训练、即插即用，在多个对齐维度显著提升，如在TruthfulQA任务上真实性指标提升25.8%。
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。
1000 行 Java 代码手搓 OpenAI gpt-oss 推理引擎
2025年8月OpenAI发布gpt - oss，作者受相关项目启发，用约1000行Java代码实现gpt - oss推理引擎并发布在亚马逊官方github。文章分享开发体会，介绍模型架构、Java实现、性能优化等内容。
Agentic Deep Research新范式，推理能力再突破，可信度增加，蚂蚁安全团队出品
尽管LLM能力提升，但在复杂任务上受静态内部知识限制。业界提出Agentic Deep Research系统，不过现存系统有梯度冲突和奖励稀疏问题。蚂蚁安全团队提出Atom - Searcher，解决上述问题，实验效果良好。