思维链 (CoT) 提示技术常被认为是让大模型分步思考的关键手段，通过在输入中加入「Let’s think step by step」等提示，模型会生成类似人类的中间推理步骤，显著提升复杂任务的表现。然而，这些流畅的推理链条是否真的反映了模型的推理能力？
强化学习（RL）范式虽然显著提升了大语言模型（LLM）在复杂任务中的表现，但其在实际应用中仍面临传统RL框架下固有的探索难题。
近年来，OpenAI o1 和 DeepSeek-R1 等模型的成功证明了强化学习能够显著提升语言模型的推理能力。通过基于结果的奖励机制，强化学习使模型能够发展出可泛化的推理策略，在复杂问题上取得了监督微调难以企及的进展。
卷疯了，通义千问真的卷疯了。
专门适用超大模型、带来2.18倍推理加速，最新投机采样训练框架开源！ SGLang团队联合美团搜推平台、Cloudsway.AI开源SpecForge。
国内 AI 创企 RockAI 提出的非 Transformer 架构 Yan 2.0 Preview。这个架构极大地降低了模型推理时的计算复杂度，因此可以在算力非常有限的设备上离线运行，比如树莓派。
如何理解大模型推理能力？现在有来自谷歌DeepMind推理负责人Denny Zhou的分享了。 就是那位和清华姚班马腾宇等人证明了只要思维链足够长，Transformer就能解决任何问题的Google Brain推理团队创建者。 Denny Zhou围绕大模型推理过程和方法，在斯坦福大学CS25上讲了一堂“LLM推理”课。
今年初以 DeepSeek-r1 为代表的大模型在推理任务上展现强大的性能，引起广泛的热度。然而在面对一些无法回答或本身无解的问题时，这些模型竟试图去虚构不存在的信息去推理解答，生成了大量的事实错误、无意义思考过程和虚构答案，也被称为模型「幻觉」 问题，如下图（a）所示，造成严重资源浪费且会误导用户，严重损害了模型的可靠性（Reliability）。
近年来，随着扩散模型（Diffusion Models）和扩散 Transformer（DiT）在视频生成领域的广泛应用，AI 合成视频的质量和连贯性有了飞跃式提升。像 OpenAI Sora、HunyuanVideo、Wan2.1 等大模型，已经能够生成结构清晰、细节丰富且高度连贯的长视频内容，为数字内容创作、虚拟世界和多媒体娱乐带来了巨大变革。
使用过程奖励模型（PRM）强化大语言模型的推理能力已在纯文本任务中取得显著成果，但将过程奖励模型扩展至多模态大语言模型（MLLMs）时，面临两大难题：
