#推理

推荐理由：原文给出了数学开放问题的新结果，并公开了 Lean 形式化证明，读者可据此了解前沿模型在数学推理上的进展。

推荐理由：1T 参数、49B 激活的开放权重模型，在网络安全和视觉定位上给出具体基准，并承诺月底放权重。

推荐理由：多项基准与 Google 内部部署案例覆盖软件工程、知识工作和网络防御，可据此比较模型在长程复杂任务中的表现。

推荐理由：材料结合真实软件工程负载与多项性能数据，可用于评估新基础设施对智能体推理、沙箱运行和训练成本的影响。

推荐理由：案例展示了如何用跨模态生物世界模型筛选实验候选，再以湿实验反馈迭代，提供了可迁移的计算与实验闭环思路。

推荐理由：小米首次进入前沿开源模型序列，其 RL 环境与训练配方一并开源，可观察后训练成本结构的变化。

推荐理由：InstructGPT 作者复盘 RLHF 路线问题，并解释 RLCD 为何把校准概率而非人类偏好当作优化目标。

推荐理由：两款模型把并行推理、视觉理解和后台工具调用融入近实时对话，为复杂语音智能体提供了更完整的生产级能力组合。

推荐理由：OpenAI 公布 GPT-6 Astra 面向企业场景的能力方向，可据此了解其推理与计算机操作定位。

推荐理由：并行生成 256 token 块将本地推理提速与质量、云端成本取舍放在同一框架下，便于评估速度敏感工作流的适配范围。