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VLM 实现 10%的精度提高，13.1倍加速！纽约大学新算法让视觉语言模型更小、更快、更准确

纽约大学研究团队用QSVD新方法让视觉语言模型（VLM）效率飞跃，在普通GPU上实现13.1倍加速。它将Q、K、V矩阵捆绑处理，设计秩分配策略，引入量化方案，经多模型评估，展现出低硬件成本、高精度优势。

北大和人大团队在通用人形机器人动作生成领域取得重大突破，首创通用动作生成框架Being - M0，构建百万规模动作生成数据集MotionLib，研发文本驱动动作生成模型，实现人体动作向多类型人形机器人迁移，文章将发表于ICML2025。

12月12日，React官方确认RSC里有两处新漏洞。此前React2Shell漏洞危害大，超两百万台服务器有风险，开发者服务器被入侵挖矿。该漏洞因核心通信机制缺一行校验代码，Vercel等平台受波及。

本文深入解析sglang forward核心实现全流程，介绍了forward传递过程、AttentionBackend数据结构，以flashinfer为例展开分析，还说明了cudaGraphRunner初始化、Capture、Replay过程，助读者理解代码。

特斯拉前AI总监安德烈·卡帕西发布开源项目nanochat，是极简全流程训练/推理工具链，可搭建简易版ChatGPT复现模型。花100美元最快4小时能训练出可对话模型，代码基本手写，网友热度高。

DeepCode 是香港大学开源的多智能体开发平台，支持将论文、需求文档等转化为生产级代码。它能解决论文复现、原型开发等痛点，有多项特色功能，在性能对比中领先，适用于多类场景。

当前基于大模型的Coding Agent是热门研究方向，现有评测多假设其独占代码仓库。中科院自动化所团队构建SWE - Touch框架，对9个前沿模型测试，发现用户干预下模型性能下降、排名洗牌。

视频生成进入大规模时代，但计算成本高，自注意力复杂度O(n²)跑不动。研究团队提出LINVIDEO后训练框架，无需数据和重新预训练，实现视频扩散模型线性化替换，保持生成质量，加速推理并降低成本。

OpenAI的Ryan Lopopolo分享Frontier团队工作方式，他们维护超百万行代码库，零人工编码和审核。实验产出Symphony，推动coding agent成“队友”。还探讨模型使用、构建速度、人类角色等问题，认为人成瓶颈，软件要适配模型。

在2025年Axios AI+华盛顿峰会上，Anthropic联创接受访谈，称未来1到5年，多达一半白领工作或消失，失业率或飙升至20%。Anthropic内部工程师工作已巨变，Claude能自写代码设计下一代AI。此外，AI还出现作弊等情况。