Liquid AI 发布 LFM2.5-VL-DSpark 草稿模型，为 LFM2.5-VL-3B 加速视觉语言推理
Liquid AI 发布实验性 DSpark 草稿模型 LFM2.5-VL-DSpark，为视觉语言模型 LFM2.5-VL-3B 加入投机解码路径，设备端解码最高提速 3.13x、H100 上 2.66x，端到端最高提升 2.62x 和 2.27x。该草稿模型仅增加 280M 参数（约 8.9%），并首日支持 llama.cpp、MLX-VLM 和 SGLang。
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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。该方法基于 Gemma3-4B 和 Qwen3-4B 微调扇出语言模型，以集合级属性奖励评估整组结果，相关论文已被 ICML 2026 收录。
Microsoft ResearchAI 评分4040 MindTopo：微软研究院推出评估多模态模型拓扑推理能力的新基准
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Berkeley AI ResearchAI 评分3434 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
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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 进一步借助层级结构，以约少 10 倍的消融次数达到 SPEX 的性能。