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自回归因果注意力也能并行解码？上交联合UCSD突破LLM推理瓶颈，模型代码全开源
大语言模型推理速度是应用瓶颈，传统方法各有弊端。上交和UCSD团队提出Jacobi Forcing方案，无需重构架构，将AR模型转为并行解码器，提速显著且质量损失小，核心优势多，技术路线全链路优化，实测表现优。
千人千面的真人级AI名师，劈开教育「不可能三角」
与爱为舞推出的AI导师能个性化教学，服务百万用户。其用「模型+语音+工程」铸造技术巨剑。经训练，AI可驾驭课堂，再经自研语音模型实现交互，通过链路优化等实现规模化落地，践行「全员皆超级个体」理念。
从“能用”到“敢用”：企业级 AI 落地的终极答案 | AICon 2025 收官
12月19 - 20日AICon 2025大会落幕，众多企业专家参与，探讨企业级AI落地。InfoQ王一鹏谈AI落地趋势与流畅度构建；大会发布「2025中国技术力量年度榜单」，多位嘉宾演讲分享AI见解，还有17个分论坛和合作展区。
让AI真正懂数据：猫超Matra项目中的AI知识库建设之路
文章聚焦猫超Matra项目的AI知识库建设。猫超数据体系庞大但有治理难题，促使Matra项目诞生，旨在实现智能取数。文中详述知识库设计、实践及效果，还提及未来在准确性、保鲜性和能力拓展上的规划。
SAPO：让强化学习告别“硬剪切”
强化学习是提升大语言模型推理能力的核心技术之一，但现有基于组的策略优化方法面临 token 级重要性比率高方差问题。GRPO 和 GSPO 采用硬剪切有学习信号丢失等缺点。为此提出 SAPO，用平滑门控函数替代硬剪切，实验效果良好。
DeepSeek V3.2爆火，Agentic性能暴涨40%解密
文章解密了DeepSeek V3.2 Agentic性能暴涨40%的原因，即采用交错思维链机制。还对比了其与早期ReAct范式，介绍其效果、原理，以及MiniMax为落地该机制做的工作，最后提到多家模型达成技术共识。
一夜变天！谷歌一刀砍向两巨头：奥特曼急了，黄仁勋慌了
最近谷歌重回AI舞台中央，左手TPU拆解英伟达芯片暴利，右手Gemini 3围剿OpenAI流量帝国。谷歌高管称「Gemini 3开启智能新纪元」，在多项基准测试中超越GPT - 5。Nvidia和OpenAI面临严峻挑战，AI三国混战已开始。
AutoDev CLI：打造 AI 生成的 AI Agent 质量保障与验证架构
文章介绍AutoDev CLI，它基于AutoDev MPP架构构建，旨在解决上一代AutoDev智能体测试难题。阐述其起步、迭代、演进、集成过程，实现从AI生成代码到验证、生成测试系统的转变，带来可验证、可演化、可移植的优势。
开源大模型SOTA又刷新！中国MiniMax M2全球排名第五，开源榜一
中国AI独角兽MiniMax发布模型M2，刷新开源SOTA。它采用混合专家架构，平衡了智能、速度和成本。在多个权威测试中表现优异，价格仅为Claude 3.5 Sonnet的8%，还提供多种部署方式和限时免费服务。
奥特曼：OpenAI上市，势在必得
OpenAI完成架构重组，为IPO铺平道路。奥特曼公开AGI路线图，预计十年内迈入AGI时代。重组解除盈利上限，可自由增发股票和上市。微软支持转型，双方续约合作。OpenAI在技术、商业等多方面有新进展与规划。