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登顶多模态推理榜MMMU！UCSD新方法超越GPT-5、Gemini
加州大学圣地亚哥分校团队开发的DreamPRM-1.5在MMMU测评榜夺冠，超越GPT-5、Gemini 2.5 Pro Deep-Think。它细化加权粒度到样本，有Instance Table和Instance Net架构，采用双层优化与生成式奖励模型。
商汤科技与南洋理工大开源空间智能多模态SOTA模型
商汤科技与南洋理工大学构建800万量级三维空间数据集，训练出开源SOTA多模态基础模型SenseNova - SI系列。该系列模型在多个权威测试中表现出色，部分超越GPT - 5，还展现出泛化等能力，且能赋能具身智能。
微软深夜发布SambaY架构，Phi-4min加速10倍推理
微软基于Phi-4-mini版本，针对特定推理任务微调出Phi-4-mini-Flash-Reasoning 3B模型，将其扩展到200064 tokens。采用新型SambaY架构，支持64K token上下文长度，运行快10倍，有诸多优点。
快手提出强化学习创新框架RLEP，突破大模型推理瓶颈
OpenAI等模型用强化学习提升推理能力，但面临训练不稳定等挑战。快手Klear团队提出RLEP框架，引入经验回放技术，分经验收集和回放训练两阶段，还采用优化策略，提升大模型训练效率和性能。
推理速度飙升5倍，苹果提出全新Multi-Token生成框架！
自回归语言模型逐词生成文本拖慢推理速度、限制并行能力。Apple提出全新框架，挖掘其对未来词元“先验知识”，通过多项技术并行预测多词元，微调预训练模型可显著提速且不损输出质量。
SGLang 推理引擎的技术要点与部署实践｜AICon 北京站前瞻
SGLang 是开源推理引擎，截至 2025 年 6 月，GitHub 近 15K Stars，月均下载量超 10 万次，被多个行业巨头采纳。InfoQ 专访其核心开发者尹良升，他分享关键技术等内容，6 月 27 - 28 日他将在 AICon 演讲。
实测爆火的阶跃星辰Step 3，性能SOTA，开源多模态推理之王
在 WAIC 2025 前一天，阶跃星辰推出新一代基座模型 Step 3，它是开源 VLM 新晋之王，性能超同类别开源模型，与顶尖闭源 VLM 也有一战之力。该模型具备多开好省特点，还展示了宏大技术生态与商业化布局。
SeePhys Pro：重新审视多模态物理推理中的视觉理解与训练收益
来自中山大学等的研究者提出SeePhys Pro，是面向多模态物理推理的细粒度评测与训练诊断框架。发布了benchmark、训练集等，测评显示当前模型在信息模态转变时不稳定，为模型评测和训练研究提供基础。
谢赛宁×李飞飞×LeCun首次联手！寒武纪-S「空间超感知」AI震撼登场
Yann LeCun、李飞飞和谢赛宁联手发布论文「Cambrian - S：迈向视频中的空间超感知」。他们认为LLM虽能力强，但无法像人类一样感知世界，为此构建Cambrian - S系列模型，开源相关数据和模型，还开发了新原型。
刚刚，OpenAI开源了两个大模型~
OpenAI开源基于GPT - OSS的安全推理模型GPT - OSS - Safeguard - 120B和GPT - OSS - Safeguard - 20B，用于安全用例。有安全推理训练、自带策略等亮点，适配不同显存，采用宽松许可证。