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阿里通义开源「推理+搜索」预训练新框架：小模型媲美大模型，多个开放域问答数据集表现显著提升
阿里通义实验室开源通用预训练框架MaskSearch，引入检索增强型掩码预测任务，兼容两种训练方法。实验显示，它在多数据集提升模型性能，小模型能媲美大模型，还验证了训练方式、策略及奖励函数的效果。
大模型“拼好题”，45K数据撬动18%提升，数学问题拒绝死记硬背 | MathFusion
上海AI Lab等团队提出MathFusion，通过三种“融合策略”生成新的融合数据集MathFusionQA，仅用45K合成指令，在多基准测试中平均准确率提升18.0个百分点，增强模型解决数学问题的能力。
英伟达拿出推理版VLA：Alpamayo-R1让自动驾驶AI更会动脑子
当今自动驾驶模型虽强大，但在‘长尾场景’易翻车。英伟达推出的Alpamayo - R1是带推理能力的视觉 - 语言 - 行动模型，有核心创新，实验中性能显著提升，训练分三阶段，让自动驾驶迈向可解释。
上海交大DENG Lab提出「LatentUM」：Unified Model的真正「战场」在视觉推理与世界模型
上海交通大学 DENG Lab 提出的 LatentUM，尝试让统一模型把生成的视觉内容纳入推理闭环。它在多项任务上超越基线，其核心思路是生成与语言共享语义空间的离散 visual semantic tokens，模型含三大关键设计。
阿里妈妈发布MUSE：用多模态搞定十万级超长行为序列，并开源Taobao-MM数据集
阿里妈妈与武汉大学团队发布 MUSE 框架，用于终身用户兴趣建模，能处理 10 万级超长行为序列。还开源 Taobao - MM 数据集。MUSE 可插拔，已在阿里妈妈展示广告精排模型全量上线，提升 CTR 等指标。
重新审视SFT的泛化能力：优化动态、数据与模型能力的条件性分析
上海人工智能实验室等联合研究质疑了‘SFT倾向于记忆，RL实现泛化’观点，指出SFT泛化是条件性现象，受优化动态、训练数据、基模型能力影响，还揭示长思维链SFT会带来安全性能退化。
从RLHF、PPO到GRPO再训练推理模型，这是你需要的强化学习入门指南
强化学习是当今LLM重要技术，Unsloth团队发布教程，从吃豆人谈起，介绍RLHF、PPO到GRPO，分享用GRPO训练推理模型技巧，涵盖相关概念、训练方法及奖励函数设计等内容。
华人学生立大功！新王Mamba-3直击Transformer死穴，推理效率碾压7倍
新一代开源架构Mamba-3发布，由CMU普林斯顿原班人马打造，15亿参数性能比Transformer高4%，长序列任务端到端延迟仅为其七分之一。它采用新设计哲学，推理优先，有三大核心技术，还能与自注意力层混合提升检索能力。
经验记忆黑科技：LightSearcher让AI工具调用减39.6%、推理快48.6%
现有的 RL 驱动的深度思考大模型系统面临准确率与效率的「跷跷板」困境，北邮百家 AI 团队提出 LightSearcher 框架，解决了这一痛点，在保持准确率的同时，显著提升了工具调用效率。
刚刚，OpenAI最强推理模型o3-pro诞生！碾压Gemini 2.5 Pro击穿底价
OpenAI昨夜官宣上线最强推理模型o3 - pro，还将o3价格暴降80%。o3 - pro专为深度思考和提供超可靠答案而生，在多项测试中表现优异，虽有速度慢等限制，但优势明显，网友实测效果惊艳。