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刚刚！北大校友Lilian Weng最新博客来了：Why We Think
北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》，回顾利用测试时计算的研究进展，探讨让模型“思考更久”的方法。文中介绍了思维链、潜变量建模等策略，还提及多种提升生成质量的策略，如并行采样与序列修订，以及强化学习提升推理能力等内容。
Sora2还在5秒打转，字节AI生视频已经4分钟“起飞”
字节和UCLA联合提出Self - Forcing++方法，无需更换模型架构或重收集数据集，就能生成分钟级长视频，最长达4分15秒，高质量且开源，在长、短时长生成上性能领先。
公开模型一切，优于DeepSeek-R1，英伟达开源Llama-Nemotron家族
英伟达推出面向高效推理的 Llama-Nemotron 系列模型，包括 Nano、Super、Ultra 等规模，具备卓越推理能力与效率，采用开放许可。模型支持动态推理切换，训练结合多方法，性能优于 DeepSeek-R1 等。
哈佛发现基础模型比你想象中更强大：纯采样方法可超越RL
论文提出基础模型本身已具备强大推理能力，通过“幂采样”纯采样算法，在多推理任务上媲美或超越RL后训练，挑战“RL才能提升推理”观念，为理解基础模型潜力开新视角。
AAAI 2026 Oral | 拒绝「一刀切」！AdaMCoT：让大模型学会「看题下菜碟」，动态选择最佳思考语言
多语言大模型面临语言选择难题，现有跨语言推理方法存在缺陷。新加坡研究团队推出AdaMCoT框架，通过自适应路由机制动态选语言推理，提升跨语言事实推理准确性与一致性，效果超越传统方法。
在 Cache-DiT 框架下实现原生 Serving功能
Cache-DiT 是唯品会开源的 PyTorch 原生 DiT 推理加速引擎，此前聚焦离线推理。现实现完整 Serving 功能，支持单卡与分布式推理模式。文章介绍其实现过程、借鉴 SGLang 的设计，还总结踩坑及使用方法。
清华上交满分论文证明：强化学习并不能让大模型更会思考！
清华和上交在NeurIPS 2025的研究《Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?》获满分。研究聚焦RLVR，发现强化学习不能让大模型更会思考，推理能力上限仍由基础模型决定。
「边思考、边搜索、边写作」WebThinker开启AI搜索&研究新纪元！
大型推理模型有推理能力，但静态知识限制其在复杂任务表现。WebThinker 让 LRM 推理中自主搜索、导航及写报告，集成探索器，有自主策略和训练工具，实验显示性能强，还指明未来探索方向。
CoT 之后，CoF 如何让帧间逻辑从「隐式对齐」变成「显式思考」？
CoT 虽提升语言模型推理能力，但在 C 端场景有局限，且被质疑并非真实推理。视觉领域提出 CoF 概念，Google DeepMind 团队引入理论，让视频模型通过帧链推理提升帧间一致性，还具强大泛化能力。
ICML 2025 | 清华、上海AI Lab等提出傅里叶位置编码，多项任务远超RoPE
长文本能力对语言模型重要，但现有模型训练窗长有限，流行的RoPE也有局限。清华、上海AI Lab团队用傅里叶分析解读其不足，提出傅里叶位置编码FoPE，提升长文本泛化能力，实验表现超RoPE。