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Gemini 3预训练负责人警告：模型战已从算法转向工程化！合成数据成代际跃迁核心，谷歌碾压OpenAI、Meta的秘密武器曝光
2025年底大模型“年终决战”，Gemini 3强势突围。其预训练负责人Sebastian Borgeaud指出，谷歌转向“做系统”，AI进入“数据有限”阶段，合成数据等构成未来进化路径，还分享了预训练热点与挑战。
谷歌「推理之王」也跑路Meta了，当年还是李飞飞挖来的
谷歌「离职潮」含金量提升，「推理之王」周登勇跳槽Meta。此前Noam Shazeer、John Jumper等也相继离开。谷歌全力「武装」AI Coding突击小队，重构Gemini训练方式，与原世界模型AGI路线冲突。
马斯克挖不动的清华学霸，一年造出 “反内卷 AI”！0.027B 参数硬刚思维链模型，推理完爆 o3-mini-high
新加坡 Sapient Intelligence 推出小型模型 HRM，参数仅 2700 万却能解决复杂推理难题，其不依赖“思维链”，借鉴人类大脑工作方式。该模型准确率超先进思维链模型，推理能力强，具经济性，可提升任务效率。
DeepSeek倒逼vLLM升级！芯片内卷、MoE横扫千模，vLLM核心维护者独家回应：如何凭PyTorch坐稳推理“铁王座”
本文介绍了vLLM的发展，自开源后成科技公司首选推理引擎。因DeepSeek发布，团队转向其模型特性优化；还参与各芯片支持工作。vLLM靠PyTorch支持多硬件，同时拓展到多模态推理，面临竞争仍保持优势。
大模型能“原地”改参数了！字节Seed&北大新论文：测试时推理无需加层重训练
字节Seed和北大研究团队提出In - Place TTT方案，让大模型能“原地改参数”。它复用Transformer的MLP模块，解决现有TTT架构不兼容、计算效率低和优化目标不匹配问题，实验证明可提升模型长文本任务表现。
We-Math 2.0：全新多模态数学推理数据集 × 首个综合数学知识体系
北京邮电大学、腾讯微信、清华大学团队提出We - Math 2.0，含知识体系、数据集及训练策略，可提升模型数学推理泛化能力。该成果在X上获关注，登Huggingface Paper日榜第一。
港中文联手美团开源“视觉推理通才”！图像视频10类任务一网打尽
香港中文大学MMLab与美团研究团队开源OneThinker模型，它可覆盖图像与视频十类核心视觉任务，在31项测试中表现出色，还展现泛化能力。研究团队搭建数据集，并引入EMA - GRPO算法提升训练稳定性。
小模型推理极限在哪里？微博开源3B小模型，比肩顶级闭源
微博新开源的VibeThinker - 3B小模型，将特定能力维度性能推向极限。它在数学竞赛、编程等可验证推理基准上表现优异，成绩直逼顶尖大模型。其训练流程层层叠加，还提出参数压缩 - 覆盖假说。
只要9美元！LoRA+强化学习，DeepSeek 1.5B推理性能暴涨20%
南加州大学团队基于LoRA的强化学习训练1.5B推理模型，在AIME 24测试上性能提升超20%，成本仅9美元。开源Tina模型结合三大关键技术，与SOTA模型相比竞争力强，研究者还对其有效性提出假设。
字节跳动&清华大学开源多模态时序大模型ChatTS，可实现时序数据对话与推理
字节跳动与清华合作开源多模态时序大模型ChatTS，可实现时序数据对话与推理。它用合成数据训练，解决了数据稀缺等问题，在评估中表现远超基线模型，未来可拓展至更高阶任务。