AlphaGo 团队成员 Thore Graepel：LLM 并不会推理
前 DeepMind AlphaGo 核心成员 Thore Graepel 撰文指出，当前大语言模型逐 token 预测加上链式思维，本质上仍是系统 1 式的模式补全，不构成真正的推理。
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MIT Technology Review · AIAI 评分6262 Latent SpaceAI 评分3434 Latent Space 对话 MIT 的 Alex Zhang：从 GPU Kernel 到递归语言模型 RLM
MIT 研究者 Alex Zhang 在 Latent Space 播客中介绍了递归语言模型（RLM）、GPU Mode 与 AI 编写 GPU kernel 的工作。
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
伯克利 AI 研究团队发布综述，分析并行推理领域进展，重点讨论自适应并行推理——让推理模型自行决定何时分解并并行化独立子任务、生成多少并发线程以及如何协调。文章指出，顺序推理随探索量线性扩展，会遭遇上下文退化（context-rot）并导致延迟随推理长度成比例增长，复杂任务常需用户等待数十分钟甚至数小时。