Looped Flows 精读：把“想得更久”做进架构——循环流的局部训练之路
AITHYRA 访问研究者的 looped flows：状态化去噪器每步预测解并更新循环状态、ODE/SDE 步更新流状态，用局部训练目标绕开跨步反传的老大难。六个推理基准整体超先前 looped SOTA，ARC-AGI-1 58.8%、ARC-AGI-2 12.2%——循环模型在抽象推理上首次具备与主流推理范式对话的竞争力。
架构
NCP-ArchPreview 精读：当语言模型开始预测“概念”而不是 token
上海交大 Intern-NCP 团队发布 8.9B/5.73T tokens 的潜空间语言模型 NCP-ArchPreview：在 next-token prediction 之上引入 Next Concept Prediction 目标，仅用 51.3% 训练 tokens 追平 OLMo-3-7B 最终 loss，GSM8K +5.99 分，17M 参数 VQ 模块即可完成领域适配——迄今最大潜空间 LM 实证。