来自加拿大蒙特利尔三星先进技术研究所（SAIT）的高级 AI 研究员 Alexia Jolicoeur-Martineau 介绍了微型递归模型（TRM）。这个 TRM 有多离谱呢？一个仅包含 700 万个参数（比 HRM 还要小 4 倍）的网络，在某些最困难的推理基准测试中，
蚂蚁通用人工智能中心自然语言组联合香港大学自然语言组（后简称“团队”）推出PromptCoT 2.0，要在大模型下半场押注任务合成。实验表明，通过“强起点、强反馈”的自博弈式训练，PromptCoT 2.0可以让30B-A3B模型在一系列数学代码推理任务上实现新的SOTA结果，达到和DeepSeek-R1-0528, OpenAI o3, Gemini 2.5 Pro等相当的表现。
打破思维惯性，「小模型」也能安全又强大！北大-360联合实验室发布TinyR1-32B模型，以仅20k数据的微调，实现了安全性能的里程碑式突破，并兼顾出色的推理与通用能力。
浙江大学与通义实验室Mobile-Agent团队在UI-R1的基础上，推出全新研究成果——UI-S1，提出了一种名为半在线强化学习（Semi-online Reinforcement Learning）的创新训练范式。
2025年9月18日，由浙江大学计算机科学与技术学院院长、区块链与数据安全全国重点实验室常务副主任任奎教授团队联合华为技术有限公司计算产品线共同研发的国内首个基于昇腾千卡算力平台的DeepSeek-R1-Safe基础大模型在“华为全联接大会2025”正式发布。
就在最新的Nature新刊中，DeepSeek一举成为首家登上《Nature》封面的中国大模型公司，创始人梁文锋担任通讯作者。纵观全球，之前也只有极少数如DeepMind者，凭借AlphaGo、AlphaFold有过类似荣誉。
自从 Google Gemini 将数学奥赛的成功部分归功于「并行思维」后，如何让大模型掌握这种并行探索多种推理路径的能力，成为了学界关注的焦点。
这篇题为《Nav-R1: Reasoning and Navigation in Embodied Scenes》的新论文，提出了一个新的「身体体现式（embodied）基础模型」（foundation model），旨在让机器人或智能体在 3D 环境中能够更好地结合「感知 + 推理 + 行动」。简单说，它不仅「看到 + 听到＋开动马达」，还加入清晰的中间「思考」环节。
DeepSeek荣登Nature封面，实至名归！今年1月，梁文锋带队R1新作，开创了AI推理新范式——纯粹RL就能激发LLM无限推理能力。Nature还特发一篇评论文章，对其大加赞赏。
本周五，Meta AI 团队正式发布了 MobileLLM-R1。 这是 MobileLLM 的全新高效推理模型系列，包含两类模型：基础模型 MobileLLM-R1-140M-base、MobileLLM-R1-360M-base、MobileLLM-R1-950M-base 和它们相应的最终模型版。
