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无需SFT也不用RL，样本级推理优化神器SLOT来了，准确率轻松+10%
西湖大学MAPLE实验室开发的SLOT方法，无需SFT和RL，让模型推理时“临时学习”具体问题。它简单易实现，计算开销小，能使模型准确率大幅提升，还无需额外资源，在各规模模型上效果显著。
一个超级搜索Agent开源，超低成本拉满搜索推理能力！小参数、慢思考。
MiroThinker 1.5发布，打响2026年AI模型进步第一枪。它以小参数实现高性能，解决信息雾霾、AI幻觉、决策无力等问题，通过交互式扩展和时序敏感训练沙盒技术，展现强大搜索推理能力。
无需人工标注！AI自生成训练数据，靠「演绎-归纳-溯因」解锁推理能力
新加坡国立大学等机构研究者提出元能力对齐训练框架，模仿人类推理心理学原理，将演绎、归纳与溯因能力融入模型训练。实验显示，该方法提升模型在多任务上的性能，且有跨领域可扩展性。
AICon 2025 深圳回顾：AI Agent 爆火全场，管理与推理优化成新焦点
2025年8月22 - 23日，AICon全球人工智能开发与应用大会在深圳落幕。70+嘉宾、800+开发者与企业代表参会，议题覆盖AI Agent、推理优化等。AI Agent成全场焦点，企业管理议题意外走红，展示了AI深入各领域的趋势。
先验+后验加持，大模型能否 hold 住推理预测的现实「溢出」？
多数大模型评估基准依赖固定数据集，难测真实推理实力。字节跳动等推出的 FutureX 动态评测基准，将重点移至动态预测能力。实验显示不同模型在不同任务表现有别，大模型在现实场景运用仍待优化。
OpenAI推理第一人创业了：要造“活到老学到老”的AI，先来融它70个亿
OpenAI推理模型第一人Jerry Tworek离职不到一个月就创业，新公司Core Automation计划筹集10亿美元，要做具备「持续学习」能力的新型AI模型，解决主流模型‘训完就上线’、能力固定的问题。
打破确定性魔咒！北航团队提出VBF++：用“不确定性建模”刷新多模态视频推荐 SOTA
北京航空航天大学和北京邮电大学联合提出VBF++框架，将多模态融合从“点估计”升级为“分布建模”。它由上下文感知先验、推荐引导的对抗优化和元学习三大组件构成，在多个数据集上刷新SOTA。
高考数学斩获139分！小米7B模型比肩Qwen3-235B、OpenAI o3
2025高考落下帷幕，人工智能领域多家大模型挑战数学卷。小米7B参数的MiMo - VL模型考139分，比肩Qwen3 - 235B、OpenAI o3，还在多方面表现出色，技术报告等已开源。
陶哲轩再爆：一个月三破18年未解难题！AlphaEvolve彻底改写数学研究规则
一项封尘18年的数学难题，在短短30天内被AlphaEvolve与人类联手三度突破，和差集指数θ从1.173050提升至1.173077，刷新加法组合学天花板，展示了AI与人类协作的新范式。
NeurIPS 2025 | 告别全量扫描！浙大提出COIDO：破解多模态数据选择「高耗」难题
浙大提出 COIDO 框架解决多模态数据选择「高耗」难题。它摒弃全量扫描，用轻量级评分器和小样本采样，将重要性和多样性的优化统一。实验显示，它性能与效率双优且有强泛化性。