前面已经说了，传统自回归就像打字机一样，一次只能处理一个token，且必须按照从左到右的顺序。但扩散模型Mercury 2的工作方式更像一位编辑——最终，Mercury 2能将生成速度提升5倍以上，且速度曲线截然不同。
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。
当地时间 2 月 19 日，Google 曝光 Gemini 3.1 Pro 最新模型。在 ARC-AGI-2 这个公认的推理基准测试中，Gemini 3.1 Pro 拿到了 77.1% 的分数。什么概念？它的前辈 Gemini 3 Pro 只有 31.1%，就连专门用来「深度思考」的 Gemini 3 Deep Think 也只有 45.1%。
万亿级思考模型在开源！Ring-2.5-1T重磅出世，夺下IMO金牌。全新Ling 2.5架构，让它具备了深度思考、长程执行强大能力，真正进化为「通用智能体时代」的基座。
作为腾讯 CodeBuddy 的第一位产品经理和现任 T12 级技术产品专家，我想分享近期对于 AI Coding 产品的深度思考和趋势洞察。本次分享不仅限于 AI Coding 本身，更希望提供一套通用的方法论——当你拿到任何 AI 产品命题时，应该如何系统性地思考和推进。
如今，以 DeepSeek-R1 为代表的深度思考大模型能够处理复杂的推理任务，而DeepSearch 作为深度思考大模型的核心搜索器，在推理过程中通过迭代调用外部搜索工具，访问参数边界之外的最新、领域特定知识，从而提升推理的深度和事实可靠性。
行业首个具备“高刷”视频理解能力的多模态模型MiniCPM-V 4.5的技术报告正式发布！报告提出统一的3D-Resampler架构实现高密度视频压缩、面向文档的统一OCR和知识学习范式、可控混合快速/深度思考的多模态强化学习三大技术。
豆包深度思考大模型，跨界上车了。
近年来，大语言模型（LLMs）在复杂推理任务上的能力突飞猛进，这在很大程度上得益于深度思考的策略，即通过增加测试时（test-time）的计算量，让模型生成更长的思维链（Chain-of-Thought）。
OpenAI o3的多轮视觉推理，有开源平替版了。并且，与先前局限于1-2轮对话的视觉语言模型（VLM）不同，它在训练限制轮数只有6轮的情况下，测试阶段能将思考轮数扩展到数十轮。
