ICML 2026 | 只用少量Thinking Tokens，大模型依然能深度思考
ICML 2026 | 只用少量Thinking Tokens，大模型依然能深度思考近年来，Chain-of-Thought（CoT）推理已经成为提升大语言模型和多模态大语言模型复杂问题求解能力的重要技术路径。
来自主题: AI技术研报
7096 点击 2026-05-19 10:01
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近年来，Chain-of-Thought（CoT）推理已经成为提升大语言模型和多模态大语言模型复杂问题求解能力的重要技术路径。
过去一年，Agent学会了两件事：会用工具、会调用Skill。
如今的 AI Agent 正在大规模落地，其中应用最广且最受关注的当数 Claude Code，Codex，Cursor 这类 coding agent。过去的一年里，这类 coding agent 产品迭代迅速，在一年内将在 swe-bench- verified 的准确率提高到了 78%+。
最近几天，中国电信、中国移动、中国联通接连推出Token套餐及相关AI服务，面向个人、家庭、开发者、中小微企业等用户销售大模型调用量。这是三大运营商首次正式入局Token生意，而此前相关业务由大模型厂商、互联网大厂和云服务商主导。
扩散模型杀进了文本生成的地盘，而巨头们为了抢它，已经打起来了。
世界模型（World Model），想必你已经在很多场合听过这个术语了。它有时出现在视频生成领域，有时又出现在具身智能领域；它们的含义还有所差别，甚至看起来像是完全不同的概念。
序列建模是大语言模型、计算机视觉等领域的基础共性问题。当前通用的 Transformer 模型计算复杂度随序列长度平方增长，在长序列任务中面临显著的计算挑战。因此，研究者们一直在探索具有线性计算复杂度的高效序列建模方法。
近期，LLM 已经在 IMO 上取得了很好的成绩，在一些研究级数学上（如短程证明、组合构造）也有所进展。但如果真正让 LLM 去处理提出数十年的数学猜想，结果会是如何？
在联邦学习中，如何同时兼顾模型性能、数据隐私和通信开销，是一个亟需解决的挑战。
在大模型后训练中，数据不再只是 “越多越好”，而是要像人类学习一样，动态选择最合适难度的样本。华为提出的 EDCO 方法，将样本难度估计与动态课程编排引入领域大模型微调；数月后，由 Rutgers、Amazon、Google 等作者参与的 DARE 论文即引用 EDCO，并将其作为难度感知强化学习训练的重要对比基线。