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直击CES：黄仁勋演讲后4个小时，苏姿丰带着她的“复仇者联盟”上台了｜甲子光年
CES 2026上，英伟达CEO黄仁勋演讲后约4小时，AMD董事长苏姿丰登场，展示全栈AI战略。发布Helios架构、新GPU产品及Ryzen AI平台等，走系统工程与长期演进路线，欲抢AI基础设施市场。
谷歌Ironwood架构TPU v7：用AI造AI，撼动英伟达芯片帝国
11月25日谷歌云发布第七代定制芯片Ironwood，由AlphaChip设计。它以9.6 Tb/s光互联带宽和1.77 PB共享显存池重构大模型推理硬件基准，挑战英伟达芯片地位，展现AI算力竞争新趋势。
ICLR 2026出分，审稿员怒喷「精神病」！DeepMind研究员教你绝地求生
ICLR 2026评审结果公布，投稿量近2万篇创新高，但分数滑坡，平均分从5.12跌至4.2。审稿人吐槽质量低，甚至有怒喷‘精神病’的情况。DeepMind研究员提供论文反驳指南，称同行评审像‘随机数生成器’。
下一代目标检测模型：3B参数MLLM Rex-Omni首度超越Grounding DINO，统一10+视觉任务
IDEA研究院团队用3B参数的Rex - Omni打破MLLM目标定位精度僵局。它统一视觉任务，结合坐标编码与强化学习，在多项检测基准超Grounding DINO等，解决定位和行为缺陷，为MLLM成下一代检测模型提供方案。
SGLang 优化Triton FusedMoE 的一个新技巧
蚂蚁在SGLang中提交优化PR，针对Fused Triton MoE的Down Projection kernel加入TMA优化，在DeepSeek - R1模型的H200 TP8 prefill场景下性能提升显著，还详细分析了优化背景、思路、实现细节及测试结果。
量化噪声竟是RL秘钥？QeRL：高效强化学习新范式，一场噪声引发的性能革命
近年来，大语言模型在复杂推理任务中面临挑战，强化学习虽更接近人类推理过程，但训练“烧资源”。论文《QeRL》提出量化不仅能压缩模型、节省资源，还能增强模型探索能力，QeRL框架实现训练速度提升、内存占用减半。
3B Image Captioning小钢炮重磅来袭，性能比肩Qwen2.5-VL-72B
文章推荐Dense Image Captioning新技术CapRL，它首次将DeepSeek - R1强化学习法用于image captioning，创新定义reward。训练的CapRL - 3B模型性能比肩Qwen2.5 - VL - 72B，解决了reward设计难题，已开源相关内容。
中际旭创的高增长，还能持续多久？
今年夏季光模块龙头中际旭创市场表现强劲，市值逼近4600亿，但控股股东计划减持。此前也有股东减持，市场曾争论其估值合理性。要实现250亿利润目标，受北美大厂算力支出、竞争、CPO进展等因素影响。
RL在Agentic Reasoning中的作用：拨开迷雾，看清本质
近年大语言模型在推理任务能力惊人，但使用外部工具存挑战。传统SFT无法让模型自主调用工具，强化学习虽被引入，但在智能体推理中面临训练效率、稳定性和泛化能力难题。论文从多维度解构智能体强化学习，提出有效方法。
开源！强效果，高性能，严隐私？我全都要：OPPO 终端大模型实践
OPPO AI 中心推出开源端侧多模态大模型 AndesVL，含 0.6B - 4B 四档尺寸套件，有通用能力强等优势。它经多阶段训练，OPPO 还构建端侧部署方案，评测显示其在多方面表现优异，未来会继续技术革新。