LLM 推理：潛在狀態，而非思考鏈
這篇立場論文主張，LLM 推理應視為潛在狀態軌跡，而非表面思考鏈 (CoT)。它形式化三個假設，分離潛在狀態、明確 CoT 與序列計算，證據支持潛在軌跡 (H1)。建議以潛在動態為研究焦點，並解構評估以提升可解釋性。
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10 萬 CoT 數據集供本地 LLM 微調
在 Hugging Face 發布全新 10 萬樣本 Chain-of-Thought 數據集，用於微調本地推理模型。每樣本含明確中間推理軌跡以提升一致性。徵求 CoT 長度、風格及對小型模型影響的反饋。
SPPO：長視野推理任務的序列級 PPO
SPPO 是一種可擴展演算法，提升 Proximal Policy Optimization (PPO) 用於對齊大型語言模型 (LLM) 在長視野推理任務上。它將過程重構為序列級上下文盜賊問題，使用解耦標量價值函數產生穩定、低變異優勢信號，而無需多重取樣。實驗顯示它超越標準 PPO，並在數學基準上匹配計算密集方法。
Anthropic 推出 Claude API 顧問工具
Anthropic 在 Claude 平台推出顧問工具。它使用 Opus 進行進階推理，成本低廉。開發者可透過 Messages API 呼叫。
神經符號推理提升 ARC 效能
新型神經符號架構從 ARC 格網提取物件結構，透過神經先驗提出 DSL 轉換，並以跨範例一致性過濾假設。它將 ARC-AGI-2 上基底 LLM 效能從 16% 提升至 24.4%，結合 ARC Lang Solver 達 30.8%。該開源系統無需任務特定微調或強化學習。
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Gemma 4 長程推理避免幻覺
Gemma 4 (26B MoE 與 31B 密集) 在最大努力提示下高效推理達 10 分鐘破解密碼。不同於短思考，模型避免幻覺答案。提示可匹敵 Qwen3.5 與封閉模型。
DST：思維樹的即插即用高效預測器
DST 引入輕量級即插即用預測器，作為監督式啟發式引導 LLM 中的思維樹（ToT）搜尋。它實現動態、情境感知的剪枝，在簡單步驟近似貪婪效率，在複雜情況自適應擴展。評估顯示在推理基準上準確率與基準相當或優越，計算量減少 26-75%。
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Qwen-Claude-Opus 推理蒸餾 v2 發布
結合 Qwen3.5、Claude-4.6 和 Opus 的全新推理蒸餾模型 v2 現已在 Hugging Face 上線。社群熱切期待 27B 參數版本。經 r/LocalLLaMA Reddit 貼文分享。
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Qwen 3.5 122B-A10B 推理能力震驚
開發者讚揚 Qwen 3.5 122B-A10B 在本地應用建置中的自然推理能力。模型透過分析現有 API 路由進行自我引導規劃。強調開放本地 LLM 的強大威力。
Multilingual Reasoning Gym：14 種語言推理環境
Apple 的 Multilingual Reasoning Gym 擴展原 Reasoning Gym，能在 14 種語言生成可驗證推理問題。它包含 94 項任務的翻譯模板，由母語人士在 10 種語言驗證，並調整以確保語言自然性。此健身房保留程序化生成無限實例與可調難度，適合強化學習。