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仅用图像也能Think：Google等提出一种视觉规划的全新推理范式！
剑桥和Google等提出并开源视觉规划范式，通过纯视觉表示规划，独立于文本。还引入VPRL框架，用GRPO后训练大型视觉模型。实验选三个视觉导航任务，VPRL表现最佳，显著优于其他方法。
不只DeepSeek，阶跃等开源JetSpec：大模型解码提速近10倍
近期，DeepSeek 推出 DSpark，阶跃星辰提出 JetSpec，都关注大模型推理效率。DSpark 关注验证效率，JetSpec 提高有效 Token 生成率。二者切入点不同，但都显示大模型行业进入新阶段，推理效率成 Agent 落地基础变量。
The Batch：836 | 基准测试成本攀升
独立AI测试实验室披露评估推理模型成本上升。这些模型生成“思维链”提升输出质量，但计算需求增加，成本上升使资源有限组织难复现结果，且新模型定价、按需分配推理token也让成本更复杂。
AI集体“听不懂”！MMAR基准测试揭示音频大模型巨大短板
MMAR基准测试对30款音频相关模型进行测试，结果显示，多数开源模型面对复杂音频推理任务远未达实用水平，音乐任务中所有模型表现不佳，且有显式推理能力的模型表现更优。
刚刚，DeepSeek论文登上Nature，更多细节披露！
9月17日，梁文锋担任通讯作者的DeepSeek - R1推理模型研究论文登《Nature》封面，它是全球首个经同行评审的主流LLM。不靠人工标注，靠强化学习激发推理能力，学会‘自我反思’，在多任务上优于传统模型。
思维锚点：破解LLM Reasoning黑箱的关键句
文章提出思维锚点概念，指推理轨迹中影响后续步骤和答案的关键句。开发三种归因方法，系统论证高级组织句影响力更大，锚点主导错误修正。研究为理解LLM推理机制开辟新途径，开源工具支持可视化分析。
原生理解生成统一：商汤开源SenseNova U1，用统一架构终结「缝合怪」多模态
商汤开源日日新 SenseNova U1 系列原生理解生成统一模型，采用 NEO-unify 架构，只需 8B 小参数就能实现很多商业闭源模型效果。在多测评维度性能领先，还能实现连续性图文创作输出，解决理解与生成断层问题。
迎接「万物皆可RAG」时代：最新综述展示50多种多模态组合的巨大待探索空间
大模型常采用RAG技术，多模态崛起使RAG向MM - RAG发展。目前MM - RAG研究初级，华中科技大学等研究者发布综述，覆盖所有模态组合，剖析工作流，提供构建系统的一站式指南。
突破Agent长程推理效率瓶颈！MIT&新加坡国立联合推出强化学习新训练方法
AI Agent处理复杂任务时显存、算力问题凸显，MIT和新加坡国立大学联合提出MEM1框架。它基于强化学习，让智能体学会管理记忆，实现近似常量级显存开销，在多方面表现超越大模型。
刷新复杂Agent推理记录！阿里通义开源网络智能体超越DeepSeek R1，Grok-3
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。