DeepConf由Meta AI与加州大学圣地亚哥分校提出，核心思路是让大模型在推理过程中实时监控置信度，低置信度路径被动态淘汰，高置信度路径则加权投票，从而兼顾准确率与效率。在AIME 2025上，它首次让开源模型无需外部工具便实现99.9%正确率，同时削减85%生成token。
三天不开源，Qwen团队手就痒。 昨天深夜再次放出两个端侧模型： Qwen3-4B-Instruct-2507：非推理模型，大幅提升通用能力 Qwen3-4B-Thinking-2507：高级推理模型，专为专家级任务设计
香港大学NLP团队联合字节跳动Seed、复旦大学发布名为Polaris的强化学习训练配方：通过Scaling RL，Polaris让4B模型的数学推理能力（AIME25上取得79.4，AIME24上取得81.2）超越了一众商业大模型，如Seed-1.5-thinking、Claude-4-Opus和o3-mini-high(25/01/31)。
没等来 DeepSeek 官方的 R2，却迎来了一个速度更快、性能不弱于 R1 的「野生」变体！这两天，一个名为「DeepSeek R1T2」的模型火了！这个模型的速度比 R1-0528 快 200%，比 R1 快 20%。除了速度上的显著优势，它在 GPQA Diamond（专家级推理能力问答基准）和 AIME 24（数学推理基准）上的表现均优于 R1，但未达到 R1-0528 的水平。
Nature never undertakes any change unless her interests are served by an increase in entropy. 自然界的任何变化，唯有在熵增符合其利益时方会发生——Max Planck
AI也会偷偷努力了？Letta和UC伯克利的研究者提出「睡眠时计算」技术，能让LLM在空闲时间提前思考，大幅提升推理效率。
南加州大学团队只用9美元，就能在数学基准测试AIME 24上实现超过20%的推理性能提升，效果好得离谱！而其核心技术只需LoRA+强化学习，用极简路径实现超高性价比后训练。
DeepSeek放大招！新模型专注数学定理证明，大幅刷新多项高难基准测试。在普特南测试上，新模型DeepSeek-Prover-V2直接把记录刷新到49道。目前的第一名在657道题中只做出10道题，为Kimi与AIME2024冠军团队Numina合作成果Kimina-Prover。
大模型架构研究进展太快，数据却快要不够用了，其中问题数据又尤其缺乏。
仅需简单提示，满血版DeepSeek-R1美国数学邀请赛AIME分数再提高。
