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ICLR 2026 | 7B小模型干翻GPT-5？AdaResoner实现Agentic Vision的主动「视觉工具思考」
文章介绍了AdaResoner模型，它学会‘何时用工具’，在拼图推理上击败GPT - 5。Google为Gemini 3 Flash引入‘Agentic Vision’，与AdaResoner殊途同归。AdaResoner有独特训练方法，提升小模型性能。
GUI 精准定位新 SoTA：LASER 让模型从“看全图”走向“锁重点”
多模态大模型在高分辨率、元素密集的 GUI 场景易误判。苏州大学 OpenNLG 团队提出 LASER 方法，让模型学会主动推理，通过关键区域聚焦等提升定位精度，在基准测试中表现出色。
谷歌创始人罕见反思：低估 Transformer，也低估了 AI 编程的风险，“代码错了，代价更高”
谷歌创始人 Sergey Brin 在斯坦福公开对话中反思，谷歌曾低估 Transformer 和 AI 编程风险。他认为 AI 写代码易出错，更适合创意类工作。还回顾谷歌发展，指出虽有研发积累，但曾投入不足，强调算法比算力更关键。
国产双开源：让Mac成为你的私人AI工作站
2026年3月底，Ollama将Mac版底层推理引擎换为苹果MLX框架，性能提升显著。明略科技开源Cider和Mano - P，Cider加速推理，Mano - P可操作图形界面，两者结合推动Private AI发展。
黄仁勋CES2026最新演讲：三个关键话题，一台“芯片怪兽”
北京时间1月6日，英伟达CEO黄仁勋在CES2026演讲。回顾过去一年开源模型发展，本次围绕系统与基础设施、模型、应用落地三条主线演讲，展示Rubin架构等成果，推动推理型AI发展及应用。
首次，AI下棋不再是「黑盒」！
上海AI Lab发布升级版大模型「书生·思客InternThinker」，首度打破围棋AI推理黑盒，能用自然语言解释落子逻辑，具备职业3 - 5段棋力。依托创新训练平台InternBootcamp，它在多任务表现出色，且相关技术有系列创新突破。
Loop-ViT：让AI学会「反复思考」，3.8M参数小模型追平人类平均水平
香港科技大学等团队提出 Loop - ViT，将循环 Transformer 引入视觉推理领域。该模型参数少但性能强，3.8M 小版本追平人类平均水平，揭示视觉推理任务中‘思考时间’比‘模型大小’更重要。
人类画了100年的脑图，AI仅用几小时！还绘制出新脑区
加州大学旧金山分校团队提出CellTransformer算法，几小时完成5只小鼠脑图谱绘制，还绘出新脑区。该算法能准确对齐已知脑区，可扩展到多动物数据集，未来有望用于人类大脑及其他器官研究。
大模型年中报告：Anthropic 市场份额超 OpenAI，开源模型企业采用率下降
本文基于年中报告指出，当前模型API支出翻倍，企业重心转向模型推理。Anthropic市场份额超OpenAI，开源模型企业采用率下降。代码生成成热门场景，企业换模型重性能，AI支出从训练转推理。
【博客转载】Row-Major VS Column-Major
文章探讨行主序和列主序存储多维数组的差异，以及对矩阵乘法性能的影响。指出不同存储顺序组合下矩阵乘法的偏好，还通过C++单线程实现和cuBLAS库验证分析，表明优化可减少性能差距。