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CMU&斯坦福提出Reasoning新范式！自己找“窍门”，教会LLM抽象Reasoning

大型语言模型解决复杂推理问题时效率低，论文提出创新方法，让模型利用“推理抽象”，通过RLAD两玩家强化学习框架训练，在多基准测试提升性能，还分析了其作用、局限与未来方向。

字节跳动Seed团队在arXiv发表论文，提出预训练模型平均（PMA）技术。该技术将模型合并引入预训练阶段，可提升性能、预测衰减阶段表现，还能解决训练问题。不过，高学习率影响和强化学习应用待研究。

商汤科技联合创始人林达华撰写万字长文，剖析将「多模态通用智能」视为技术战略核心引擎的原因，探索组织及战略层面的思考。文章回顾商汤多模态之路，探讨多模态通向AGI的原因、构建路径等关键问题。

新论文以国际天文学和天体物理学奥林匹克竞赛 (IOAA) 为基准测试，证明 GPT - 5 和 Gemini 2.5 Pro 能在天文奥赛获金牌。研究还分析不同模型表现、与人类成绩对比及错误类型，强调需全面评估模型科研潜力。

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。

本文为《2025 年度盘点与趋势洞察》系列访谈，传神语联创始人何恩培分享医疗 AI 发展看法。他认为通用大模型微调成行业模型是伪命题，介绍了传神素问中医大模型应用，还对比中西医 AI 化差异，探讨未来发展场景与挑战。

互联网信息检索中，复杂问题让普通开源模型力不从心。阿里通义实验室提出WebSailor方案，通过SailorFog - QA数据集和DUPO算法等创新，提升模型能力，在多基准测试中超越诸多开闭源模型。

南加州大学团队基于LoRA的强化学习训练1.5B推理模型，在AIME 24测试上性能提升超20%，成本仅9美元。开源Tina模型结合三大关键技术，与SOTA模型相比竞争力强，研究者还对其有效性提出假设。

阿里发布旗舰模型Qwen3-Max-Thinking，总参数超1万亿，在多项权威基准测试中表现优异，可与顶级闭源模型竞争。千问团队为其引入两项核心创新，提升推理性能，该模型已可免费体验。

Meta FAIR推出32B参数的代码世界模型（CWM），旨在探索世界模型如何改变代码生成和推理，code和mode已开源。在SWE - bench验证中表现优，能与更大规模或闭权重的LLM竞争，还介绍了训练、数据集等情况。