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DeepSeek-R1发布100天后：全面复盘推理大模型复现研究及未来！
推理语言模型（RLMs）发展显著，DeepSeek - R1发布引发广泛影响且未完全开源。MiroMind等总结其复现研究，关注SFT和RLVR方向，介绍数据构建、方法设计、训练过程细节及实验关键发现。
清华上交满分论文证明：强化学习并不能让大模型更会思考！
清华和上交在NeurIPS 2025的研究《Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?》获满分。研究聚焦RLVR，发现强化学习不能让大模型更会思考，推理能力上限仍由基础模型决定。
Vision-Zero：零数据VLM自我进化！陈怡然团队提出零监督训练新范式
陈怡然团队提出零监督训练新范式Vision-Zero，在多模态任务表现突出。它借鉴自博弈技术，设计自博弈框架，解决数据稀缺和知识天花板问题，还缓解跨能力负迁移，开源代码与模型可供研究。
腾讯大模型动作慢了吗？姚顺雨带着Hy3 preview杀进第一梯队
国内大模型发展迅速，腾讯此前动作较慢。姚顺雨加入后推动变革，混元团队重建推出Hy3 preview，有295B总参数和快慢思考融合架构，开源且性能优，在多方面表现出色，成本下降。
Cursor发布首个编程大模型！代码生成250tokens/秒，强化学习+MoE架构
Cursor 2.0正式发布，搭载自研大模型Composer。它30秒完成复杂任务，比同行快400%，每秒生成250个tokens。还带来原生浏览器工具等新功能，基于强化学习，但模型底子透明度遭质疑。
Redis 之父：哪怕被喷我也得说，AI 远远落后于人类程序员！开发者跟评：用大模型气得我自己写代码都有劲儿了
Redis之父Antirez分享开发经历称人类程序员仍比大模型出色，举例说明在解决Redis复杂bug时，人类的创造力能想出奇特有效的解法，而大模型较难做到。开发者看法不一，有将其当助手，也有认为它会干扰思路。
ACL 2025 | GALLa：给代码大模型装上“透视眼”，看懂程序的“骨架”！
蚂蚁集团与上海交大合作的 GALLa 研究被 ACL 2025 主会录用。它利用图神经网络将代码图结构信息注入大模型，在 7 个模型和 5 个任务上提升性能，推理与普通 LLM 一致，不增成本。
打破瓶颈，让RAG学会思考：中科大、智源等发布推理检索框架BGE-Reasoner
人工智能浪潮下，推理密集型信息检索是RAG和AI Agent技术发展瓶颈。中科大、智源等机构联合研发推理检索框架BGE - Reasoner，在BRIGHT基准测试中刷新纪录，还将开放相关代码等推动研究。
阿里开源PromptEcho：用冻结多模态大模型为文生图训练提供高质量Reward
阿里团队提出PromptEcho方法，无需标注和训练reward模型，仅通过冻结多模态大模型（VLM）的一次前向推理获高质量reward。实验显示其在文生图和电商海报文字渲染任务效果佳，且已开源相关代码等。
72天，从0到千万小时产能，这个具身「新锐派」凭什么接管数据赛道？
觅蜂科技成立72天亮出破局方案，推出MEgo系列无本体数据采集硬件，同步发布数据服务平台、治理引擎，启动蜂巢数据共创行动，与多家头部企业合作，欲解决具身智能数据难题。