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自回归因果注意力也能并行解码？上交联合UCSD突破LLM推理瓶颈，模型代码全开源

大语言模型推理速度是应用瓶颈，传统方法各有弊端。上交和UCSD团队提出Jacobi Forcing方案，无需重构架构，将AR模型转为并行解码器，提速显著且质量损失小，核心优势多，技术路线全链路优化，实测表现优。

InfoQ编辑部发布《2025年度盘点与趋势洞察》，探讨大模型、Agent等领域变化，分析行业被AI改造情况。指出2025年格局重塑，竞争焦点转变，国内AI有进展但与硅谷有差距，还介绍了大模型、Agent、AI Native等发展趋势。

终身行人重识别有重要应用价值，但现有方法在学习特定模态新知识时，会阻碍跨模态公共旧知识保留。北大彭宇新团队提出CKDA方法，解耦并净化不同模态信息，实现跨模态知识权衡，在相关基准上取得最优性能。

阿里云智能集团副总裁、CIO蒋林泉分享AI时代开发者发展。他指出不能用旧有标准评判价值，探讨技术贡献衡量、全栈工程师、提效顺序等问题，强调AI可助力学习和角色创新，还提及招人看重的能力和心性。

英伟达市值突破4万亿美元，「每位员工对应市值」创新高，劳动与资本大脱钩现象凸显。科技巨头如苹果、谷歌等新增千亿营收所需员工数递减，沃尔玛非科技领域也有类似情况，还探讨了AGI及投资启示。

大型语言模型推理延迟高、开销大，推测解码可加速但依赖草稿与主模型一致性。佐治亚理工等团队提出 AdaSPEC 蒸馏法，过滤难学 token，提升草稿模型与目标模型对齐度，实验显示能提升接受率和推理速度。

3D点云异常检测在制造等领域重要，但传统方法有丢细节、难修复问题。上海科大与密歇根大学团队提出PASDF框架，借助相关技术达成检测修复一体化，实验显示精准稳定，在两大基准上成绩优异。

全景深度估计在3D视觉领域日益受关注，但因全景数据稀缺、球面畸变问题，以往方法零样本泛化和效率不佳。腾讯混元3D团队提出DA²，通过数据扩充引擎和SphereViT架构，提升性能，展现SOTA表现。

英伟达研究团队发布 RLP 技术，与传统大语言模型训练不同，它在预训练阶段就让模型学会'先想后说'。通过奖励机制自我监督，实验效果惊人，性能提升显著，不挑数据，打破了大模型训练范式。

Thinking Machines Lab发布首个产品Thinker，让模型微调像改Python代码一样简单。它是用于微调语言模型的灵活API，降低了大模型微调门槛，受到业界关注。此外，该公司还尝试重新发明OpenAI，而OpenAI正打造社交模式。