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Loop-ViT：让AI学会「反复思考」，3.8M参数小模型追平人类平均水平

香港科技大学等团队提出 Loop - ViT，将循环 Transformer 引入视觉推理领域。该模型参数少但性能强，3.8M 小版本追平人类平均水平，揭示视觉推理任务中‘思考时间’比‘模型大小’更重要。

文章介绍蚂蚁多模态统一框架Ming - Omni，它可统一处理图像、文本等多模态数据。该框架解决了多模态训练中模态表示差异、收敛速度不一致等问题，采用分阶段预训练，能用于图像、音频生成及多模态交互。

谷歌最新图像模型nano banana横空出世，能融合图片、理解地理等结构，实现多轮创作。它凭借Gemini知识与交错生成技术，重塑AI图像生成边界。谷歌团队揭秘其技术，还谈及未来发展方向。

本文基于年中报告指出，当前模型API支出翻倍，企业重心转向模型推理。Anthropic市场份额超OpenAI，开源模型企业采用率下降。代码生成成热门场景，企业换模型重性能，AI支出从训练转推理。

西湖大学齐国君教授团队提出扩散式「发散思维链」，这是面向扩散语言模型的新型推理范式。它与传统思维链不同，能非线性生成，已应用于两种模型，增强后的模型在相关任务上超越现有模型。

伊利诺伊大学香槟分校与阿里通义实验室推出多模态推理强化学习算法PAPO。它用隐式感知损失设计，解决感知与推理脱节问题，在多基准测试中表现优，但有KL_prcp Hacking现象。

谷歌开发者节目展示了Gemini 2.5 Flash Image模型，它能快速生成高质量图像、保持场景一致。文中起底背后团队成员，还介绍模型技术亮点、与Imagen对比及未来能力展望。

本文介绍新加坡国立大学xML团队的论文，梳理离散扩散方向研究图谱，对比自回归局限与离散扩散优势，阐述数理基础、模型生态、训练与推理技术，还提及应用及未来方向，显示其对自回归范式的替代潜力。

特赞科技发布企业级智能体系统 GEA，推出发散推理模型和企业上下文系统。指出模型能力易复制，企业上下文才是壁垒。GEA 架构分四层，有独特的推理和执行模式，已在多家企业部署。

本文提出回归极简的方法 JustGRPO，在 RL 阶段让模型自回归生成，用标准 GRPO 训练，能超越各类针对 dLLM 设计的 RL 算法表现，提升推理表现同时保留并行解码能力。