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性价比搏击：Grok 4 Fast 推理成本直降 98%
xAI上周五发布旗舰模型轻量化版Grok 4 Fast，推理成本直降98%。它通过强化学习在基准测试表现佳，有原生工具调用能力，采用统一架构，性价比高，或改写大模型竞争规则。
蚂蚁开源MedResearcher-R1医学知识图谱+多跳推理
医学领域需处理复杂关系，现有医学AI系统缺乏对罕见实体和复杂关系的推理能力。MedResearcher - R1通过专门图谱和检索工具，结合两阶段训练范式解决问题，在医学基准测试取得新成果。
腾讯开源智能体新框架：不用训练无需充值，用开源模型实现SOTA Agent
智能体框架是推动智能体生态发展的基础设施，但现有框架存在上手门槛高、依赖闭源模型等问题。腾讯优图实验室开源Youtu - agent框架，无需训练模型、不依赖闭源API，性能领先，有多个核心亮点和典型应用案例。
Sora没做到的，LongVie框架给解决了，超长视频生成SOTA
视频生成近年进步大，但生成超1分钟高质量长视频仍难。上海人工智能实验室等机构提出LongVie框架，解决时序不一致和视觉退化问题，还推出评测基准LongVGenBench，该框架在多项指标达SOTA。
思维链可无限延伸了，MIT等打破大模型上下文天花板
MIT等机构提出新架构Thread Inference Model（TIM），配合专用推理引擎TIMRUN，把推理过程变为树状递归子任务结构并修剪子任务，让模型突破输出窗口限制实现长程推理，实验验证了其性能。
标准化3D生成质量榜单来了！首创层次化评价体系，告别“谁的demo更吸睛”主观评估
Hi3DEval团队推出面向3D内容生成的全新层次化自动评测体系Hi3DEval，设计对象级、部件级与材质主题三层评测协议，在HuggingFace发布首期3D生成榜单，涵盖30个主流与前沿模型。
华人团队终结Token危机：扩散模型数据潜力超自回归三倍
最新研究发现，token数量受限下，扩散语言模型数据潜力超自回归模型三倍多。一个1B参数的扩散模型用1B tokens训练，在基准测试取得不错准确率，且未现性能饱和。
推理路径的动态调控：让大模型学会“恰到好处”的思考
当前大模型推理路径存在冗余问题，本文提出测试时提示干预框架PI（π），通过《When/How/Which》三模块协同，将人类专家经验融入推理过程，在多个STEM基准测试中缩减推理步骤、提升准确率。
半量工具，双倍效能：ARPO革新大模型强化学习
大语言模型在多轮工具调用场景有挑战，传统强化学习算法有探索效率低和资源消耗大问题。本文提出ARPO，通过量化token熵分布变化设计自适应探索机制，降低工具调用成本且提升多轮推理性能。
EvaLearn：AI下半场的全新评测范式！
OpenAI研究员指出传统基准测试难衡量AI实际效用。复旦大学与字节跳动等团队提出全新评测范式EvaLearn，以连续问题求解为核心，构建问题并设评分标准，对九个前沿大模型研究有诸多发现。