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文心新出的推理大模型，给了我们信心
在 WAVE SUMMIT 2025 大会上，百度发布文心大模型 X1.1，是 X1 升级版，发布即上线可免费体验。它在事实性、指令遵循、智能体等能力显著提升，全方位测评表现出色，还开源新模型，展现百度全栈 AI 实力。
无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架，这是无需外部数据的自我提问模型，含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励，设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。
构建分层的 Agentic RAG 系统：具备自主纠错的多模态推理
企业 AI 团队面临 RAG 系统在处理结构化与非结构化数据时的难题。本文探讨用分层多智能体编排解决“模态鸿沟”，介绍 Protocol - H 架构，阐述组件、机制、实现与集成，经基准测试验证其优势，还提及未来研究方向。
摩尔线程算法一鸣惊人，图形学顶会夺银！已开源
12月17日，在SIGGRAPH Asia 2025上，摩尔线程凭借自研技术LiteGS在3DGS重建挑战赛中获银奖。3DGS是革命性3D场景表示与渲染技术，摩尔线程开源3DGS基础库LiteGS，实现全链路协同优化。
模仿学习新范式！Chain-of-Action：轨迹自回归实现动作推理
具身智能领域尚未迎来「GPT时刻」，现有模仿学习范式有缺陷。字节跳动与阿德莱德大学研究者提出「动作链」（CoA）策略，通过轨迹自回归建模解决累计误差，提升泛化性，实验效果显著。
Transformer可以改装成Mamba了：苹果把推理成本直接打成线性
苹果将Transformer改造成Mamba，采用‘两步走’策略，先造中间形态，再转成Mamba，避免性能崩塌。实验显示，新方法性能几乎没掉，成本逻辑改变，为模型降本重构提供新可能。
用SFT打出RL的效果？微软联合提出高效后训练算法
大模型后训练阶段，SFT 和 RL 各有优劣。微软等联合提出新工作，量化 SFT 和 RL 在数据层面的差距，提出 IDFT 和 Hinted Decoding 等高效后训练技术，实验显示新方法泛化超 SFT、效率超 RL。
老黄入局吃龙虾！英伟达发布最强开源Agent推理模型
英伟达发布并开源120B参数的MoE模型Nemotron 3 Super，在多项测试中表现出色。它原生支持100万token上下文，吞吐量大幅提升。英伟达还计划五年投260亿美元构建开源AI模型，开放全参数权重等。
西湖大学提出RDPO强化学习框架，实现扩散模型并行推理加速
扩散模型“顺序去噪”特性成速度提升瓶颈。西湖大学AGI Lab提出RDPO框架，不必改动模型本身，优化其“采样导航系统”，在多基准测试中取得领先图像生成效果，解决加速问题并提供RLHF对齐新范式。
AAAI 2026 Oral｜LENS：基于统一强化推理的分割大模型
文本提示图像分割技术有战略意义，但基于监督式微调的方法有泛化能力瓶颈。为此引入LENS框架，采用强化学习机制，还介绍其架构、奖励机制，该框架在测试中表现优异，代码已开源。