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视听分离SOTA提速6倍！清华发布首个6M高性能模型｜ICLR'26
清华大学团队推出Dolphin模型，仅用6M参数，通过离散化视觉编码和热扩散注意力机制，实现单次推理精准分离语音，速度提升6倍以上，在多项基准测试中刷新纪录，为端侧设备部署开辟新路。
人人都能炼专属Agent，上海交大开源端侧Agent全栈工具链，真实场景性能超GPT-5！
上海交大开源端侧Agent全栈工具链MobiAgent，将构建手机Agent全流程开放。它在真实场景性能超GPT - 5，还设计“潜记忆加速器”，通过三步养成Agent，评测表现出色，降低移动智能体开发门槛。
AI仅凭“自信”学会推理，浙大校友复刻DeepSeek长思维链涌现，强化学习无需外部奖励信号
UC Berkeley团队提出新训练方法Intuitor，大模型无需接触真实答案，仅优化自身信心就能学会复杂推理。该方法无需外部奖励信号或标注数据，用模型自身置信程度作内在奖励信号，在多任务表现良好。
英伟达官方推理指南来了！6倍无损加速，最优解全是华人写的
9月2日，英伟达技术博客上线《用投机解码做AI模型协同设计》，给出推理加速选型表。列入指南的核心方案多由华人团队主导，介绍了从外置草稿模型到n - gram查表法等方案，还提到硬件常数对模型架构的约束。
都在卷「让大模型多循环几遍」，这个7B模型LoopCoder v2说：多循环 1 次就够了
当下推理模型流行在测试时多循环，以打磨答案。但新研究发现，7B模型LoopCoder v2只多循环1次（共2次），就能大幅提升性能，继续增加循环次数，性能反而下降。研究还分析了收益与成本，给出选择循环次数的诊断方法。
谷歌全线开挂！Gemini 3 Deep Think夺多项推理SOTA，Gemini亚洲新团队也官宣了
谷歌的Gemini 3 Deep Think模式正式上线，推理能力显著加强，在ARC - AGI、HLE等多项权威测评中夺魁，仅向Google AI Ultra订阅用户开放。同时，谷歌DeepMind将在新加坡成立新的Gemini研究团队，由95后华人科学家Yi Tay带队。此外，谷歌还推出了Google Workspace Studio。
ACL 2026｜打破推理同质化！阿里达摩院新作让RLVR从重复采样走向有效探索
阿里达摩院智能决策团队提出面向RLVR后训练的探索增强框架I²B-LPO，改进rollout策略，在关键节点生成更具区分度的推理轨迹，结合信息瓶颈自奖励机制，在多个数学基准上提升准确率与语义多样性。
月之暗面硬刚Anthropic！开源万亿参数Kimi K2，Agent编码性能直逼闭源最强！
上周五月之暗面发布并开源万亿参数Kimi K2，外网评价高。它或开启开源AI的“Agentic时代”，在智能体和编码基准上表现出色，成本远低于竞品，但推理速度较慢，已可平替Claude。
性能提升84%-166%！L-Zero仅靠强化学习解锁大模型探索世界的能力 | 已开源
招商局狮子山人工智能实验室团队用RLVR让模型“自学”，构建L0系统，含NB - Agent框架和端到端强化学习训练流程，开源相关内容。测试显示L0显著提升模型性能，展现强大泛化能力。
突破Claude-4编程上限！自进化Agent框架拿下新SOTA，底模越好性能越高，已开源
中科院、清华等提出SE - Agent自进化框架，突破Claude - 4编程上限。它让智能体系统性修订、重组与精炼思考过程，在SWE - Bench Verified上刷新开源框架SOTA，已开源。