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是石科技自研Meta-Infer高效推理引擎通过内核补齐、算子通信重构、并行调优与缓存复用等纯软件手段，在不改动模型前提下将DeepSeek-V4.1-Flash在PCIe显卡上的推理吞吐提升近7倍，该方法论同样适用于DeepSeek-V4-Flash、GLM5.3及国产GPU。
这个问题正随着推理模型和 RLVR 的发展变得更加重要。随着强化学习在大模型后训练中的作用不断增强，模型练什么、怎么练，也需要更仔细地安排。为了解决数据策略接入和效果比较中的麻烦问题，北大DCAI团队联合UCAS、上海算法创新研究院、中关村学院最新发布DataFlex-RL。
近期 2026 外滩大会上，北大助理教授杨灵关于「长程任务学习」的分享引发行业关注 —— 当 AI 从单次问答走向长周期复杂任务，模型如何从持续交互中积累进化。而在这份分享的合作研究标识中，Muchen AI 的名字赫然在列。
AI 正从看懂画面，走向理解空间、预测变化、执行动作。
近日，IQuest Research 同北京航空航天大学、曼彻斯特大学等合作伙伴发布 ModularRSI，尝试让 Agent 根据自身执行经验，持续修改模型外围的运行机制——Harness。
大模型训练拼的是算力，Agent训练拼的是环境。
搜索结果里但凡出现 AI 摘要，用户点开普通网页的几率就几乎腰斩。Pew Research Center 对美国用户在 Google 上大规模浏览行为的分析发现：有 AI 摘要时，用户点击传统搜索结果的比例从 15%直接暴跌至 8%。
6天，2000多万，小米这场史无前例的「炼丹直播」终于尘埃落定。
当预训练将大模型带到新的能力起点，强化学习则通过持续的探索与反馈，不断激发模型在新环境、新任务中的推理与行动能力，决定它们还能走多远。
自现代大模型诞生以来，“下一个Token预测（Next-Token Prediction, NTP）”就被奉为不可撼动的黄金律条。然而，逼着模型逐字死记硬背，真能学会宏观语义规划吗？