近日，哈尔滨工业大学（深圳）联合深圳河套学院、Independent Researcher提出了隐式思考模型 LRT（Latent Reasoning Tuning），通过一个轻量级的推理网络，将大模型冗长的「思维链」压缩为紧凑的隐式向量表征，一次前向计算即可完成推理，无需逐 token 生成数千字的中间推理过程。
OpenAI的最新研究揭示了一个反直觉的真相：越强大的推理模型，越管不住自己的「脑子」。在CoT-Control套件测试的13款前沿模型中，DeepSeek R1控制自身思维链的成功率仅为0.1%，Claude Sonnet 4.5也只有2.7%。
伴随多模态大模型的发展，GUI Agent正成为人机交互的新范式。
大模型的思维链越长，推理能力就越强？谷歌Say No——token数量和推理质量，真没啥正相关，因为token和token还不一样，有些纯凑数，深度思考token才真有用。新研究抛弃字数论，甩出衡量模型推理质量的全新标准DTR，专门揪模型是在真思考还是水字数。
等效参数量仅0.3B，内存占用仅600MB，更适合端侧部署还带思维链的模型来了。腾讯混元最新推出面向消费级硬件场景的“极小”模型HY-1.8B-2Bit，体量甚至比常用的一些手机应用还小。
LaST₀团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 近日，至简动力、北京大学、香港中文大学、北京人形机器人创新中心提出了一种名为LaST₀的全新隐空间推理VLA模型，在基于Transformer混
什么样的思维链，能「教会」学生更好地推理？
在 LLM 时代，思维链（ CoT）已成为解锁模型复杂推理能力的关键钥匙。然而，CoT 的冗长问题一直困扰着研究者——中间推理步骤和解码操作带来了巨大的计算开销和显存占用，严重制约了模型的推理效率。
1月10日，在蓝驰创投举办的第五期不鸣创业营中，Kimi总裁张予彤分享了在AI浪潮奔涌的当下，创业者如何思考决策，以及如何应对各种波动与变化。
不讲武德！游戏圈这回真是被AI抄家了。（doge）
