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10级漏洞刚补完，React又炸了！现代Web“默认底座”因一行代码缺失引发全球地震，开发者经历最黑暗一周
12月12日，React官方确认RSC里有两处新漏洞。此前React2Shell漏洞危害大，超两百万台服务器有风险，开发者服务器被入侵挖矿。该漏洞因核心通信机制缺一行校验代码，Vercel等平台受波及。
国产大模型新SOTA：蚂蚁万亿级旗舰模型赶超GPT-5
蚂蚁集团开源万亿参数旗舰大模型Ling-1T，属Ling 2.0家族。它激活比例低降低运算成本，训练有“Ling缩放定律”等方法，多项测试超主流模型，不过处理超长上下文成本较高。
在WAIC现场，全球首个拥有「原生记忆力」的大模型亮相，但不是Transformer
在WAIC上，RockAI推出基于非Transformer架构Yan 2.0 Preview的多模态大模型，有原生记忆能力。它在性能指标上优势明显，其记忆机制接近生物方式，团队秉持理念推动离线智能，获硬件厂商关注。
钉钉上跑出的第一个行业专属大模型落地：准确率超 90% 的妇科专业大模型
近日，壹生检康在钉钉企业专属 AI 平台训练出“豆蔻妇科大模型”，准确率达 90.2%。钉钉构建支持体系助企业构建大模型，后续还将帮伙伴构建模型和智能体，服务中小企业。
原来Scaling Law还能被优化？Meta这招省token又提效
2017年《Attention Is All You Need》提出的Transformer是主流语言模型基础范式。Meta新论文提出旋转不变型三线性注意力机制，证明其表现能改变Scaling Law系数，还证实2 - simplicial Transformer在有限token预算下更优。
微软再放LLM量化大招！原生4bit量化，成本暴减，性能几乎0损失
微软公布BitNet v2，性能几乎0损失，占用内存和计算成本显著降低。它首次实现对1比特LLMs的原生4比特激活值量化，通过H - BitLinear模块处理异常通道，实验显示其在多方面表现优异。
无预训练模型拿下ARC-AGI榜三！Mamba作者用压缩原理挑战Scaling Law
CompressARC研究中，Mamba作者Albert Gu团队给出不同于大规模预训练的智能配方——最小描述长度（MDL）。一个76K参数、无预训练模型，在ARC - AGI - 1基准解决20%问题，获ARC Prize 2025第三名。
云计算一哥10分钟发了25个新品！Kimi和MiniMax首次上桌
亚马逊云科技CEO在re:Invent 2025上10分钟发25个新品，2小时近40个。围绕AI Agent，从算力到模型、平台、应用全面布局，还引入中国Kimi和MiniMax，构建全栈壁垒，助力企业用好AI。
模型测试不再跳来跳去，VS Code + Hugging Face = 真香
Hugging Face 发布新功能，让开发者在 VS Code 的 GitHub Copilot Chat 中直接接入 Inference Providers，可调用 Kimi K2 等开源大模型测试，无需频繁切换平台。该功能有统一 API 等优势，定价门槛低。
揭秘LLM“思考”之谜：推理即“梯度下降”，元学习框架解构训练过程，还给优化提供新思路
上海AI Lab团队提出RaML框架，从梯度下降和元学习角度揭示LLM“思考”机制。通过实证验证推理轨迹作为参数更新的合理性，还对比不同训练策略，指出RaML为优化LLM性能提供新思路。