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在本研究中，我们推出了 MiMo-7B 系列模型，这一系列模型从零开始训练，专为推理任务而生。我们基于 MiMo-7B-Base 进行的强化学习实验表明，我们的模型拥有非凡的推理潜力，甚至超越了规模更大的 32B 模型。此外，我们还对冷启动的 SFT 模型进行了强化学习训练，最终形成了 MiMo-7B-RL，它在数学和代码推理任务上均表现出色，性能堪比 OpenAI o1-mini。 我们开
英纬达发布了其最新的 Cosmos-Reason1系列模型，旨在提升人工智能在物理常识和具身推理方面的能力。随着人工智能在语言处理、数学及代码生成等领域取得显著进展，如何将这些能力扩展到物理环境中成为了一大挑战。 物理 AI（Physical AI）不同于传统的人工智能，它依赖于视频等感官输入，并结合现实物理法则来生成反应。物理 AI 的应用领域包括机器人和自动驾驶车辆等，需要具备常识推理能
MMaDA（Multimodal Large Diffusion Language Models）是普林斯顿大学、清华大学、北京大学和字节跳动推出的多模态扩散模型，支持跨文本推理、多模态理解和文本到图像生成等多个领域实现卓越性能。模型用统一的扩散架构，具备模态不可知的设计，消除对特定模态组件的需求，引入混合长链推理（CoT）微调策略，统一跨模态的CoT格式，推出UniGRPO，针对扩散基础模型的统
LLaDA-V是中国人民大学高瓴人工智能学院、蚂蚁集团推出的多模态大语言模型（MLLM），基于纯扩散模型架构，专注于视觉指令微调。模型在LLaDA的基础上，引入视觉编码器和MLP连接器，将视觉特征映射到语言嵌入空间，实现有效的多模态对齐。LLaDA-V在多模态理解方面达到最新水平，超越现有的混合自回归-扩散和纯扩散模型。 LLaDA-V的主要功能 图像描述生成：根据输入的图像生成详细的描述
MiniMax-M1是MiniMax团队最新推出的开源推理模型，基于混合专家架构（MoE）与闪电注意力机制（lightning attention）相结合，总参数量达 4560 亿，每个token激活 459 亿参数。模型超过国内的闭源模型，接近海外的最领先模型，具有业内最高的性价比。MiniMax-M1原生支持 100 万token的上下文长度，提供40 和80K两种推理预算版本，适合处理长输入
WebSailor 是阿里通义实验室开源的网络智能体，专注于复杂信息检索与推理任务。通过创新的数据合成方法（如 SailorFog-QA）和训练技术（如拒绝采样微调和 DUPO 算法），在高难度任务中表现出色，在 BrowseComp 等评测中超越多个知名模型，登顶开源网络智能体榜单。WebSailor 的推理重构技术能高效处理复杂任务，生成简洁且精准的推理链。在复杂场景中表现出色，在简单任务中展
MedResearcher-R1是蚂蚁集团开源的一款Agentic AI，旨在解决医疗领域的“稀疏知识”难题。它摒弃“数据投喂”模式，转而主动“设计”高质量训练：• 智能数据：通过KISA框架，从3000万+文献中筛选罕见实体，生成高难度多步推理任务。• 精准学习：配备优先考虑“权威性”的专用工具，并采用“蒙版引导”及复合奖励函数，训练AI掌握可泛化的“思考方法”。• 卓越表现：仅用约2100条“
腾讯优图实验室进一步开源 Youtu-GraphRAG——这是一款全新的图检索增强生成框架，主打大语言模型+GraphRAG模式，把知识组织成「图谱」，再交给大语言模型去检索和推理，帮助大模型在处理复杂问答类任务时减少「胡言乱语」，回答更精准、更可追溯。它尤其适用于企业知识库问答、科研文档解析、个人知识库、私域知识管理等知识密集型场景。要减少胡编乱造，关键在于更精准的检索与推理。Youtu-Gra
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