Ataraxos 击败 Stratego 史上最强选手，算力成本约为 DeepMind DeepNash 的 1/500
研究团队开发的 Ataraxos 在与 Stratego 史上最强选手 Niemeijer 的对局中取得 85% 的有效胜率，终结了人类在这款不完全信息棋盘游戏上的优势。
#推理
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今日 1 条10月1日
9月16日
Google Research 提出 Retrieve-for-Train：用 RL 编译扩散模型加速 AI 搜索查询扇出
Google Research 提出 Retrieve-for-Train 框架，通过离线强化学习发现奖励对齐的查询扇出并编译为监督信号，再蒸馏进一个 53.9M 参数的扩散检索器，实现推理时单次非自回归的查询扇出，无需生成 CoT 推理 token。
9月8日
OpenAI 分享 AI 生成的 Navier–Stokes 千禧年大奖难题解答
OpenAI 分享了一份由 AI 生成的 Navier–Stokes 千禧年大奖难题解答，包含一份书面说明和一份 Lean 形式化证明。
9月2日
Hugging Face 推出 BenchMIRT：审计 LLM 基准测试究竟在测什么
Hugging Face 发布 BenchMIRT，一种在单条提示词层面审计 LLM 基准测试的方法，基于多维项目反应理论（MIRT）分离出安全与通用推理两个主导维度。该方法在 100 个 LLM、16 个基准、超 34K 道题上训练，未被告知各基准测什么却稳定复现这两个维度。分析显示 BBQ、WMDP 等安全基准的得分更多与通用推理相关，单一基准分数可能混合多种信号。
8月25日
Multiverse Computing 提出 Quantization-Aware Healing，4-bit 压缩模型在 7/9 基准上超过其 bfloat16 原版
Multiverse Computing 发布论文提出 Quantization-Aware Healing（QAH），在 GPT-OSS 120B 压缩到 60B 参数并量化为 MXFP4 后，直接从压缩前的原始模型蒸馏，而非从恢复出的 bfloat16 checkpoint 蒸馏。
8月17日
Import AI 469：DiG-bench 评测 AI 发现能力、RSI 模拟器与扎克伯格的技术悲观主义
Import AI 469 介绍了新基准 DiG-bench（Discovery in Games），包含 70 款规则与目标均隐藏、需靠交互探索发现的游戏，Opus 5 和 Fable 5 配合 Claude Code 表现最佳，仅二者能在 Tier 7 通关部分任务，而人类可 100% 通关。
8月13日
MindTopo：微软研究院推出评估多模态大模型拓扑推理能力的新基准
微软研究院推出 MindTopo 基准，用于评估多模态大模型在连通性、封闭、顺序、分离与打结五类拓扑关系上的推理与规划能力。测试显示，当前模型在静态图像识别上表现明显优于交互式规划任务，失败多发生在规划阶段而非感知阶段，且整体远低于人类水平。图像与视频生成仅在单帧保留结构关系时有用，跨多步操作后常改变拓扑或违反任务约束。
7月31日
Google Research 提出 Science One Framework：用证据链实现可验证的自主科研
Google Research 发布 Chain-of-Evidence（CoE）可验证性框架，并用 Science One Framework 原型实现，配套 CoE Audit 自动审计指标。
7月29日
从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把数十年内核经验带到 Apple Silicon
Berkeley AI Research 与 IBM Research 将 K-Search 进化式内核搜索框架扩展到 MLX，通过结构化 CUDA-to-MLX 翻译层把已有 CUDA 内核知识迁移到 Apple Silicon。
7月26日
Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态监督让 LLM 高效完成长程交互
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将 LLM 的摘要内容隔离为自然语言"信念状态"并加以监督，用受自编码器启发的重建式信念评分作为辅助 RL 任务。在协作编程基准 CollabBench 上，ABBEL-rec-BG 将全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 降至 50，峰值 token 长度也低于全上下文设置。
6月25日
Google Research 研究：推理如何解锁 LLM 的参数化知识召回
Google Research 在 COLM 2026 发表的论文揭示，推理轨迹能解锁 LLM 原本无法召回的事实性知识，即使问题只是简单的单跳问答。研究在 Gemini-2.5（Flash 和 Pro）与 Qwen3-32B 上验证，发现两个机制：生成额外 token 充当"计算缓冲"，以及"事实启动"——模型先输出相关事实为正确答案做语义预热。研究同时指出，模型自生成中间事实可能带来幻觉风险。
4月20日
GRASP：面向世界模型的基于梯度的长时程规划方法
Berkeley AI Research 提出 GRASP，一种面向学习型世界模型的基于梯度的规划器，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代上直接注入随机性以探索、并重塑梯度让动作获得清晰信号，同时避开高维视觉模型中脆弱的“状态-输入”梯度，使长时程规划更实用、更鲁棒。
4月16日
Google 提出 Simula：基于推理的合成数据生成框架
Google 提出推理优先的合成数据生成框架 Simula，将数据集构建重构为机制设计问题，通过全局多样化、局部多样化、复杂化和双批评家质量检查四个步骤，从零构建数据集，无需种子数据。
3月25日
Google 发布 TurboQuant 向量压缩算法，KV cache 可压至 3 bit
Google Research 发布 TurboQuant 压缩算法，可在不损失模型精度的情况下把 KV cache 量化到 3 bit，无需训练或微调，并配套提出 QJL 与 PolarQuant 两种方法。
3月13日
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX：大规模识别 LLM 关键交互
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，可在特征、数据与模型组件归因中大规模识别驱动 LLM 输出的关键交互。SPEX 利用稀疏性与低阶性把交互搜索转化为稀疏恢复问题，ProxySPEX 进一步利用层次结构，以约 10 倍更少的消融达到 SPEX 的性能。
11月1日
不依赖 TD 学习的强化学习：用分治法扩展 off-policy RL
伯克利 AI 研究提出一种基于分治（divide and conquer）的 off-policy 强化学习算法，不依赖时序差分（TD）学习，可将 Bellman 递归次数从线性降为对数级，从而扩展到长时程任务。