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华为攻克AI推理「想太多」问题！新方法让大模型推理提速60%，准确率还高了

华为提出高效推理方法S - GRPO，突破思维链「冗余思考」瓶颈。通过“串行分组 + 衰减奖励”设计，在Qwen3上有效，推理提速60%，生成答案更精确有用，在多个推理benchmark测评中表现出色。

中科院与美团团队推出 VinciCoder，打破多模态代码生成中 SFT 范式瓶颈。它将奖励机制转向视觉域，通过两阶段策略统一多样化代码生成任务，在多基准测试中表现卓越，为领域研究提供新范式。

WAIC 2026热度高涨，InfoQ直播间追问‘AI正在重写什么’。与会嘉宾讨论AI产业新阶段变化，如从‘看能力’到‘算总账’，认为模型重要性方式已变，还探讨了AI原生产品定义、AI Infra影响及未来关注方向。

ICML2026 论文指出，大语言模型内部会自然形成类似人类心理学模型的「情绪树」，模型越大，情绪树越复杂，且在销售等任务上表现更好。同时，模型的情绪结构受身份设定影响，存在与人类相似的情绪识别偏见。

过去两年视频生成模型不断提升画面参数，但传统模型生成的视频固定，用户无法干预。而世界模型可跟随操作实时渲染、动态生成世界。目前Noiz AI联合多机构发布实时可交互音视频世界模型HelixWorld 1.0，后续还将开源。

近日，复旦大学邱锡鹏教授领衔的OpenMOSS团队联合模思智能开源11B参数的多模态视觉理解模型MOSS-VL。它能准确回答视频里可被验证的细节、时间、过程和空间关系，有六项证据级能力，架构设计独特，采用Apache2.0开源许可。

Subquadratic公司提出SubQ模型，核心是SSA亚二次稀疏注意力机制。该机制改变注意力计算分配，让模型真正读长文档。SubQ是首个有1200万token上下文窗口的前沿模型，成本低、速度快，有望革新大模型扩展路径。

随着大模型规模扩展，思维链（CoT）成处理复杂推理任务标准范式，但显式CoT依赖长序列生成，隐式CoT面临优化挑战。腾讯提出RoT新框架，利用视觉编码器将文本推理步骤转为视觉嵌入，实现Token压缩与推理加速，且过程可分析。

BIGAI与中科大等团队提出MILR，通过测试时隐空间推理，在不更新模型参数下优化图文表示，提升复杂图像生成能力。该方法在多基准测试达SOTA，还探讨了测试时扩展与奖励模型，未来有诸多拓展方向。

来自多所顶尖科研机构的研究者完成长文综述，总结大语言模型全生命周期的强化学习研究，阐述其各阶段应用策略，分析未来挑战与趋势，重点关注 RLVR 技术，有全生命周期梳理等三大贡献。