相信大家都能感觉到，进入2月以来，“上下文工程”、“Vibe Coding”的热度已经让位给了一个新名词："harness engineering"。
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。
浙江大学联合美团龙猫团队、清华大学推出全新研究成果——SKILL0，并提出技能内化（Skill Internalization）——小模型真正需要的，或许不是推理时的“外挂技能”，而是将技能内化为本能。
模思智能成立于2024年，位于上海徐汇区，由上海创智学院与复旦大学联合孵化，是国内少数完成“全模态基座模型能力闭环”的初创公司之一，致力于构建统一Token表达框架下的“情境智能”能力，推动Agent系统在真实世界中的自主交互与任务执行。
近期，一个叫“同事.skill”的GitHub项目5天收获超过6600颗星，冲上热搜。紧接着，“前任.skill”“老板.skill”“父母.skill”十余个衍生项目接连涌现。网友辣评：“同事，散是Token，聚是Skill。”
多模态大推理模型的幻觉，很多时候并非「没看见」，而是在最不确定的推理阶段想偏了。最新研究发现，模型在生成because、however、wait等transition words时，往往处于高熵关键节点，更容易脱离图像证据、转向语言脑补。LEAD在高熵阶段不急于输出单一离散token，而是先在潜在语义空间保留多种候选推理方向，并通过视觉锚点持续拉回图像证据，显著缓解幻觉。
HiVG是一个面向SVG生成的层次化分词框架，在减少63.8% token数量的同时，以仅3B参数在多项指标上超越所有开源SVG模型和GPT-5.2等闭源模型。仅3B参数的HiVG，在SVG生成任务中多项指标超越了GPT-5.2、Claude-4.5-Sonnet等闭源模型。
刚刚，这只爆火的「欢乐马」被认领了！是来自阿里巴巴 ATH 旗下郑波团队的模型，ATH 也就是不久前阿里刚成立的 AI 核心事业群 Alibaba Token Hub。阿里巴巴 ATH 表示：HappyHorse 是阿里 ATH 旗下创新事业部研发的模型，目前正处于内测中，也会于近期开放 API。
Anthropic 发布了史上最强的模型 Claude Mythos。
一枚戒指里的“Token经济学”。
