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万字长文！大模型(LLM)推理优化技术总结（非常详细）
文章聚焦大模型推理优化技术，介绍推理过程分预填充与解码阶段，还阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化及服务技术等，如多查询注意力减少内存，FlashAttention 优化计算顺序。
RL缩放王炸！DeepSWE开源AI Agent登顶榜首，训练方法、权重大公开
今天凌晨，Together.ai联合Agentica开源AI Agent框架DeepSWE，基于Qwen3 - 32B模型用强化学习训练。所有内容开源，测试中性能超所有开源Agent框架，证明强化学习训练潜力。
训练200万小时！OpenAI刚刚开源GPT-oss，AI Agent专属模型、可商用
今天凌晨OpenAI开源大模型GPT-oss，有1200亿和200亿两种参数，支持商用。它针对AI Agent训练，功能丰富。训练耗时超200万小时，测试表现出色，架构设计也有亮点。
为什么所有企业都在谈 Agent？50+ 技术实践给出真实答案
12月19 - 20日北京举办的AICon全球人工智能开发与应用大会，聚焦AI Agent等关键方向。来自腾讯等企业的实践者将分享构建智能系统经验，大会设Keynote和12大平行技术专场，呈现AI技术全景。
稳定训练、数据高效，清华大学提出「流策略」强化学习新方法SAC Flow
本文介绍清华大学和CMU提出的SAC Flow新方案，可端到端优化流策略。它将流策略视作residual RNN，用GRU和Transformer结构稳定训练。在多环境测试中表现优，有稳定、快速、样本效率高的特点。
前SpaceX引擎元老押注尘封20年的技术，要用太阳能驱动“轨道战斗机”
前SpaceX引擎元老杰夫·索恩伯格创立的Portal Space Systems获5000万美元A轮融资。该公司押注被NASA搁置20多年的太阳能热推进技术，推出‘Supernova’产品，有望解决深空探测瓶颈。
人大高瓴赵鑫团队新作：先拆掉 RLVR，再重建推理模型训练
人大高瓴赵鑫团队围绕RLVR框架做系统实验，完成论文《A3PO: Adaptive Asymmetric Advantage Shaping for Reasoning Models》，提出A3PO方法。该方法将训练重点转向关键决策点，让推理模型学习更可控。
技术狂飙下的 AI Assistant，离真正的 Jarvis 还有几层窗户纸？
随着AI技术进入新阶段，LLM面临新天花板，市场呼唤从「会聊天」迈向「能行动」的下一代AI Assistant。文章从智能规划与调用等维度分析其发展挑战，介绍不同技术路径并分析优劣势。
挖掘注意力中的运动线索：无需训练，解锁4D场景重建能力
香港科技大学（广州）与地平线团队提出VGGT4D，通过分析VGGT内部机制，利用注意力层运动线索，提出无需训练框架，在动态物体分割等任务表现优异，为低成本4D重建提供新思路。
训练数据量降低1万倍，谷歌提出超高质量数据主动学习方法
将大模型应用于特定领域需数据微调，但筛选高保真训练数据难度大、成本高。谷歌提出新主动学习筛选流程，能将训练数据规模降1万倍，还提升模型与人类专家一致性。经实验验证，该方法效果显著。