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求稳的安全IP，安谋科技如何守正出奇？｜甲子光年
12月24日，安谋科技推出新一代SPU IP——“山海” S30FP/S30P，给出面向高性能计算芯片的全栈安全解决方案。该方案从硬件IP层、软件中间件到云端服务构建一栈式安全防护体系，有五大核心亮点。
150%训练效率提升：感知检测小模型训练优化方法
文章基于业务实践，总结感知检测小模型在不同算力卡上的训练方法，为智能驾驶场景提供借鉴。介绍测试环境、技术架构，分析环境依赖冲突、源代码适配等问题并给出解决方法，还提及性能优化及测试结果。此外还介绍用 RAGFlow 构建私有知识问答应用。
准确率腰斩！大模型视觉能力一出日常生活就「失灵」
EgoCross项目团队聚焦跨域第一视角视频问答评测，揭示现有MLLM在多场景泛化瓶颈。团队提出跨域第一视角视频问答基准EgoCross，经测试揭示模型短板，验证改进方法潜力，研究入选AAAI 2026且数据集等已开源。
PixelRefer ：让AI从“看大图”走向“看懂每个对象”
多模态大模型多停留在整体场景级理解，现实任务需细粒度、对象级理解。浙江大学等联合提出PixelRefer框架，可实现精细视觉指代与推理，在多项任务表现领先，轻量版性能优，还开源两类数据集。
浙大推出首个「多图应用题」基准GSM8K-V，全面评估 VLM数学推理能力
浙江大学团队推出视觉数学推理基准GSM8K-V，将GSM8K映射为视觉对应版本。它数据可靠、覆盖全面，经三阶段构建。实验显示，现有视觉语言模型在视觉推理上短板明显，为模型发展指明方向。
先验+后验加持，大模型能否 hold 住推理预测的现实「溢出」？
多数大模型评估基准依赖固定数据集，难测真实推理实力。字节跳动等推出的 FutureX 动态评测基准，将重点移至动态预测能力。实验显示不同模型在不同任务表现有别，大模型在现实场景运用仍待优化。
首创Mid-training范式破解RL奥秘，Llama终于追平Qwen！
上海创智学院和上海交通大学研究团队深入探讨不同基础语言模型在强化学习训练中的差异，提出中期训练策略，将 Llama 改造成适配 RL 的推理基础模型，缩小与 Qwen 性能差距，还发布了 MegaMath-Web-Pro-Max 数据集。
o3绞尽脑汁仅答对40%的题目，开源模型基本乱猜？MMSI-Bench：多图空间智能试金石
文章介绍了MMSI - Bench，这是用于评估MLLM多图像空间推理能力的VQA基准。它人工构建样本、全面分类任务、采用多样真实数据。实验显示MLLM在多图像空间推理有短板，还开发自动化错误分析流程助力改进。
一夜告别Token账单！端侧AGI真来了
2026年5月19日联想举办新品发布会，全球首发基于此芯Agentic SoC P1的联想AI主机P7与mini。P7小巧低功耗，算力强，有「一机双模」设计；mini更亲民。此芯P1构建端侧AGI算力矩阵，助力端侧AGI成现实。
苏姿丰出手！Oracle下单5万颗AMD芯片，英伟达王座撼动
Oracle宣布2026年第三季度起在云基础设施部署5万颗AMD Instinct™ MI450系列GPU构建AI超级集群并持续扩容。AMD Instinct MI450系列GPU亮点多，此次合作是其与Oracle合作的深化，也被视为AMD挑战英伟达的关键突破。