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腾讯提出“我思故我玩”Agent：LLM构建推理与规划世界模型
腾讯与武大联合发表论文提出 CEL 新型 Agent 架构，通过 LLM 驱动两阶段循环实现“思考式学习”。它能填补传统方法短板，在小游戏实验中表现出色，有可解释性等优势，但也有实验环境局限等问题。
扩散语言模型真的会比自回归好？理论分析结果可能恰恰相反
北京大学和蚂蚁集团研究表明，扩散语言模型虽理论上有并行生成优势，但实践中在某些任务推理成本更高。研究通过实验对比，分析了扩散与自回归模型在不同评估指标下的效率，指出选择模型要视任务需求。
安全垂类小模型效果能超过大模型？看看以色列Novee的效果
跟踪AI渗透测试等开源应用发现，通用大模型成本高、功能受限。以色列Novee融资5150万美元并发布4B小模型，测试效果超Claude 4 Sonnet。其靠两阶段训练和浏览器反馈提升能力，有投资说明有价值。
GPT-5准确率不足40%！北大发布多模态、高难度化学基准SUPERChem
北大团队发布多模态、高难度化学基准SUPERChem，构建评估大语言模型化学推理能力新体系。测试显示，GPT - 5准确率仅38.5%，与低年级本科生相当，且模型在高阶推理有短板，该基准为模型优化指明方向。
o3-pro答高难题文字游戏引围观，OpenAI前员工讽刺苹果：这都不叫推理那什么叫推理
OpenAI“最新最强版”推理模型o3 - pro引发关注。首位全职提示工程师给它设难题，它推理后答对。OpenAI前员工借此讽刺苹果。各大评测榜单显示其表现与官方有差异，苹果&SpaceX前工程师分享使用心得，肯定其表现。
突破高分辨率图像推理瓶颈，复旦联合南洋理工提出基于视觉Grounding的多轮强化学习框架MGPO
先进多模态大模型处理高分辨率图像有瓶颈，复旦和南洋理工研究者提出基于视觉Grounding的多轮强化学习方法MGPO，能让模型精准推理，还可使模型从答案反馈中涌现视觉定位能力，避免依赖昂贵标注。
Meta-Think ≠ 记套路，多智能体强化学习解锁大模型元思考泛化
上海交通大学等团队提出ReMA框架，将复杂推理解耦为元思维和推理智能体，通过迭代强化学习协作。在单轮实验中，ReMA在多基准测试表现优；多轮实验虽有提升但不稳定，需进一步探索。
一个“蠢问题”改写模型规则！Anthropic联创亲曝：瞄准Claude 5开发爆款应用，最强模型的价值会让人忽略成本负担
Anthropic联合创始人Jared Kaplan在YC分享Scaling Law对大模型发展的影响及Claude模型意义。他指出Scaling Law源于问“蠢问题”，是推动AI进步核心动力，还给出产品构建建议，介绍Claude 4优化。
深夜开源首个万亿模型K2，压力给到OpenAI，Kimi时刻要来了？
昨晚，月之暗面发布并开源 Kimi K2 大模型，同步上线更新 API，价格 16 元/百万 token 输出。它超过多个开源和闭源模型成新 SOTA，展示出领先能力，还介绍训练关键技术，或成模型智能进化关键。
12.1万高难度数学题让模型性能大涨，覆盖FIMO/Putnam等顶级赛事难度，腾讯上海交大出品
腾讯AI Lab与上海交大团队联合推出首个基于自然语言的数学定理证明框架与数据集DeepTheorem。12.1万道高难度数学“特训题”让模型定理证明性能大涨，7B模型性能比肩或超越现有开源和商业模型。