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谷歌版小钢炮开源！0.27B大模型，4个注意力头，专为终端而生
谷歌开源Gemma 3 270M，几分钟就能完成微调，性能超Qwen 2.5同级模型。此模型小巧高效，可本地运行，还能用它构建OCR应用。它有多项亮点，适合多场景，上手简单。
SGLang原生支持昇腾，新模型一键拉起无需改代码
12月20日SGLang AI金融π对收官，聚焦大模型推理效率。昇腾成SGLang原生支持后端，助DeepSeek等模型免调参运行。SGLang给出推理系统工程解法，昇腾与SGLang深度共建，性能优且全面拥抱开源。
镜头被油污糊住，机器人还稳定操作？北大/清华等给VLA加一道信息筛选，不靠额外数据，效率提升14x，真机鲁棒性反而更高了 | ICML 2026
北大、清华等机构联合提出StableVLA，相关工作被ICML 2026接收。该工作提出轻量级IB - Adapter，不依赖额外数据对视觉特征筛选对齐，让机器人遇视觉干扰仍能稳定执行任务，实验展现出鲁棒性提升。
老黄新鲜一刀，RTX 5050正式官宣
英伟达官宣RTX 5050桌面/笔记本GPU，7月上市，国内2099元起。它搭配DLSS 4技术，性能提升显著，但显存“新旧混搭”。网友大多不太买账，认为能耗高、性价比低。
开源多模态推理「破壁」时刻：MMFineReason助力4B逆袭30B
长期以来，开源多模态模型在复杂推理任务上与顶尖闭源模型有差距，核心痛点是高质量推理数据匮乏。上海AI实验室OpenDataLab团队开源MMFineReason框架及大规模数据集，小模型凭此实现性能逆袭。
庞若鸣还有苹果论文？改善预训练高质量数据枯竭困境
苹果基础模型原负责人庞若鸣在 Meta 任职期间，其在苹果参与的高价值研究仍不断发表。研究团队针对大模型训练中高质量数据枯竭问题，提出 Synthetic Bootstrapped Pretraining (SBP) 预训练流程，提升模型性能。
让机器人学会手往哪儿伸、怎么操作，东大团队给了新解法
东南大学魏秀参团队提出 RAAP 解决具身智能领域可供性预测难题。它将 affordance 分解，设计互补推理机制，每任务仅需数十样本，已被 ICRA 2026 接收，实验显示其性能优于基线。
结构化扩展拿下Agent工具检索新SOTA，精准找到API｜ICLR'26
宁波东方理工大学沈晓宇团队在ICLR 2026发表论文，指出当前工具检索瓶颈在于工具文档。提出对文档结构化扩展，再训练模型的方案，构建TOOL - REX等组件，实验显示显著提升检索性能。
手机跑多模态也能快到飞起！面壁MiniCPM-V 4.6开源
面壁智能开源多模态模型MiniCPM-V 4.6，以低算力成本、超低首Token延迟打通三大主流手机操作系统。它算力瘦身性能强，是视觉语言多面手，还适配主流系统，降本增效，让AI能力从云端到指尖。
LLM的“记忆外挂”来了！Supermemory新API：一行代码让LLM记忆“无限+省钱90%”
Supermemory公司发布Infinite Chat API，能让任何LLM有近乎无限上下文长度。用户一行代码就能切换，可扩展上下文、省90%成本、提性能，已上线，有免费试用额度，后续有固定费用和用量计费。