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社区供稿 | GLM-4.5技术博客：原生融合推理、编码和智能体能力
文章介绍 GLM-4.5 和 GLM-4.5-Air，二者旨在统一推理、编码和智能体能力。在 12 个基准测试中表现良好，采用 MoE 架构等技术，还开源 slime 框架。文中展示其多方面应用，并说明使用方式。
RLHF与RLVR全都要，陈丹琦团队最新力作将推理能力拓展到通用智能
普林斯顿大学陈丹琦团队发布学术成果，提出基于模型奖励思维的强化学习（RLMT）方法，弥合专门推理与通用对话能力差距，将链式思维优势扩展到更广泛范围，提升整体对话表现。
谷歌IMO金牌模型可以用了！推理性能秒了o3、Grok 4
谷歌拿下IMO金牌的模型Gemini 2.5 Deep Think已在Gemini App推出，速度更快、实用性更强。该模型仅对Ultra订阅用户开放，月费约1803元。其推理性能超o3、Grok 4，有迭代开发等优势。
最新W4A4KV4全量化框架，单卡A100大模型推理速度飙升
计算所王颖研究员团队等联合在ASPLOS 2025上发表并开源COMET框架，通过系统 - 算法协同优化，实现全4比特推理性能突破，在多方面有技术亮点，实测性能碾压现有方案且已开源。
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。
通义实验室新研究：大模型自己「扮演」搜索引擎，提升推理能力无需搜索API
阿里通义实验室开源ZeroSearch，提供无需与真实搜索引擎交互的强化学习框架。它用模拟搜索环境和渐进式抗噪训练，让LLM自给自足，节省API成本，在多问答数据集表现优，为智能化检索提供新思路。
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。
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。
PaddleOCR 3.0发布：OCR精度跃升13%，支持多语种、手写体与高精度文档解析
2025年5月20日，飞桨团队发布并开源PaddleOCR 3.0，适配飞桨框架3.0正式版。其提升文字识别精度，支持多文字类型和手写体识别，满足复杂文档解析需求，结合文心大模型4.5 Turbo提升关键信息抽取精度，还新增国产硬件支持。