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产业级 Agent 如何破局？百度吴健民：通用模型难“通吃”，垂直场景才是出路
InfoQ 采访百度吴健民探讨产业级 Agent 破局点。他指出 Agentic 模型训练卡点在真实环境复刻；通用模型难“通吃”，垂直场景定制模型是关键；多模态未实现统一建模，分开优化效果更好。
SGLang原生支持昇腾，新模型一键拉起无需改代码
12月20日SGLang AI金融π对收官，聚焦大模型推理效率。昇腾成SGLang原生支持后端，助DeepSeek等模型免调参运行。SGLang给出推理系统工程解法，昇腾与SGLang深度共建，性能优且全面拥抱开源。
全面评估多模态模型视频OCR能力，Gemini 准确率仅73.7%
MME - VideoOCR团队评估多模态大模型（MLLM）视频OCR能力。构建精细任务体系和高质量数据集，评测18个主流MLLM。即便如Gemini - 2.5 Pro，准确率仅73.7%，暴露出MLLM在视频OCR领域能力局限。
谷歌向左、李飞飞往右，阿里世界模型「快乐生蚝」杀出第三条路
阿里推出世界模型HappyOyster（快乐生蚝），基于原生多模态架构，有漫游和导演两大核心功能，可实时构建和交互。与文生视频模型不同，它能随时被干预。虽世界模型尚处早期，但应用场景广泛。
商汤科技与南洋理工大开源空间智能多模态SOTA模型
商汤科技与南洋理工大学构建800万量级三维空间数据集，训练出开源SOTA多模态基础模型SenseNova - SI系列。该系列模型在多个权威测试中表现出色，部分超越GPT - 5，还展现出泛化等能力，且能赋能具身智能。
多模态推理新基准！最强Gemini 2.5 Pro仅得60分，复旦港中文上海AILab等出品
现有多模态大模型benchmark对逻辑推理理解不足，复旦大学等单位提出MME - Reasoning评估其推理能力。对30 + 模型评测，最优得分仅60%左右，反映出模型多方面推理短板。
现有AI都是假实时！Thinking Machines发布交互模型，离真正的贾维斯真的近了
Thinking Machines发布交互模型，切入与AI交互方式问题。该模型能原生支持实时交互，由交互和后台模型组成。架构设计独特，解锁多项功能，评测表现佳，但也存在长会话、计算部署等局限。
多模态推理新范式！DiffThinker：用扩散模型「画」出推理和答案
上海人工智能实验室等团队提出全新生成式多模态推理范式，发布模型 DiffThinker。它打破传统定式，以图像到图像生成任务重构推理过程，在多项复杂任务中表现优于顶尖闭源模型，有四大核心特性。
数学奥赛高分摘金，位列大模型榜首，『书生』科学多模态大模型Intern-S1能力再升级 | 通专融合新进展
2025年CMO决赛首设AI测试，书生科学多模态大模型Intern-S1以102分位列大模型得分榜首，远超金牌线和国家集训队入选线。其推理能力提升得益于多项创新，未来将拓展至多领域科研。
Qwen3-VL-Seg 深度解读：当多模态大模型学会"像素级精准手术"，仅用0.4%参数碾压8B模型
文章深度解读阿里通义实验室发布的Qwen3-VL-Seg，它解决开放世界指代分割问题，用仅17M参数（占基础模型0.4%）在4B规模超越8B模型。介绍其原理、架构、数据、实验结果，还给出实战代码。