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。
推理大模型（Large Reasoning Model）极大的促进了自然语言处理领域的发展，而信息检索领域的核心问题之一是文档排序，如何利用强大的推理大模型通过主动推理来判断文档的相关性，进而再对文档进行排序是一个值得探索的方向。
还记得分层推理模型（Hierarchical Reasoning Model，HRM）吗？ 这项工作于 6 月份发布，当时引起了不小的轰动——X/Twitter 上的相关讨论获得了超过 400 万的浏览量和数万个点赞，剖析这项工作的 YouTube 视频观看量也超过了 47.5 万次。
27M小模型超越o3-mini-high和DeepSeek-R1！推理还不靠思维链。 开发者是那位拒绝了马斯克、还要挑战Transformer的00后清华校友，Sapient Intelligence的创始人王冠。
赢了的才是「GPT-5」。 GPT-5 迟迟未现身，网友们开始制作各种梗图「吐槽」其实，这几天关于 GPT-5 的传言就没消停。先是有网友在 macOS ChatGPT 应用中发现了 GPT-5-Auto 和 GPT-5-Reasoning 模型的踪迹：
给AI一场压力测试，结果性能暴跌近30%。 来自上海人工智能实验室、清华大学和中国人民大学的研究团队设计了一个全新的“压力测试”框架——REST (Reasoning Evaluation through Simultaneous Testing)。
推理模型发展正盛，著名 AI 技术博主 Sebastian Raschka 也正在写一本关于推理模型工作方式的新书《Reasoning From Scratch》。
近年来，大模型（Large Language Models, LLMs）在数学、编程等复杂任务上取得突破，OpenAI-o1、DeepSeek-R1 等推理大模型（Reasoning Large Language Models，RLLMs）表现尤为亮眼。但它们为何如此强大呢？
当前搜索AI市场面临着一个显著的断层：Perplexity的Sonar Reasoning Pro和OpenAI的GPT-4o Search Preview等专有解决方案与开源替代品之间存在巨大差距。这些封闭式系统虽然表现优异，但却限制了透明度、创新和创业自由。作为一名正在开发Agent产品的工程师，你是否曾经渴望拥有一个功能强大且完全开放的搜索框架？
最近，像 OpenAI o1/o3、DeepSeek-R1 这样的大型推理模型（Large Reasoning Models，LRMs）通过加长「思考链」（Chain-of-Thought，CoT）在推理任务上表现惊艳。
