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在生成式 AI 的浪潮中，自回归（Autoregressive, AR）模型凭借其卓越的性能占据了统治地位。然而，其「从左到右」逐个预测 Token 的串行机制，天生限制了并行生成的可能性。
近年来，随着大语言模型规模与知识密度不断提升，研究者开始重新思考一个更本质的问题：模型中的参数应如何被组织，才能更高效地充当「记忆」。
视觉世界模型 “VideoWorld 2” 由豆包大模型团队与北京交通大学联合提出。不同于 Sora 2 、Veo 3、Wan 2.2 等主流多模态模型，VideoWorld 系列工作在业界首次实现无需依赖语言模型，即可认知世界。
中国人民大学团队在论文DLLM-Searcher中，第一次让扩散大语言模型（dLLM）学会了这种“一心二用”的本事。目前主流的搜索Agent，不管是Search-R1还是R1Searcher，用的都是ReAct框架。这个框架的执行流程是严格串行的：
「DeepSeek V4 来了！」这样的消息是不是已经听烦了？总结来说，这篇新论文介绍了一个名为「DualPath」的创新推理系统，专门针对智能体工作负载下的大语言模型（LLM）推理性能进行优化。具体来讲，通过引入「双路径 KV-Cache 加载」机制，解决了在预填充 - 解码（PD）分离架构下，KV-Cache 读取负载不平衡的问题。
近期发表于 TMLR 的论文《Large Language Model Reasoning Failures》对这一问题进行了系统性梳理。该研究并未围绕 “模型是否真正理解” 展开哲学层面的争论，而是采取更加务实的路径 —— 通过整理现有文献中的失败现象，构建统一框架，系统分析大语言模型的推理短板。
没有让我们等待多久，阿里刚刚正式发布并开源了 Qwen3.5 系列模型，页面显示有两款模型，分别为最新大语言模型的 Qwen3.5-Plus，以及定位为开源系列旗舰的 Qwen3.5-397B-A17B。两者均支持文本处理与多模态任务。
扩散语言模型（dLLM），这个曾被认为是「小众赛道」的研究方向，如今终于迎来了质变。
谁能想到啊，在自回归模型（Autoregressive，AR）当道的现在，一个非主流架构的模型突然杀了回马枪——被长期视为学术玩具的扩散语言模型，直接在复杂编程任务中飙出了892 tokens/秒的速度！
以DeepSeek R1为代表的一系列基于强化学习（RLVR）微调的工作，显著提升了大语言模型的推理能力。但在这股浪潮背后，强化微调的代价却高得惊人。