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性能提升11.74%！腾讯优图提出激励推理，专攻复杂指令
现有大语言模型处理复杂指令能力不足，腾讯优图研究团队提出激励推理方法。该方法能提升LLM处理复杂指令表现，在1.5B参数LLM上性能提升11.74%，媲美8B参数模型。
图解Vllm V1系列7：使用AsyncLLM做异步推理
文章因异步RL讨论热，探讨用vllm做最小程度异步二次开发。介绍如何用AsyncLLM做异步推理，分析单条请求处理流程及阶段，说明并发提升效率的方法，还提及多请求并发及构建异步推理引擎思路。
BLIP3-o统一图像生成与理解，多模态融合趋势显现
BLIP3 - o致力于统一图像理解和生成、提升生成质量和效率。它融合自回归与扩散模型，采用CLIP + Flow Matching架构等技术亮点。经训练，在图像理解和生成任务表现出色，指令微调效果显著。
强化学习新发现：无需数学样本，仅游戏训练AI推理大增
莱斯大学、约翰斯・霍普金斯大学和英伟达研究团队有颠覆性发现，让多模态大语言模型玩简单游戏，无需数学样本，就能显著提升其多模态推理能力。提出的ViGaL方法在多个基准测试中表现出色。
全球自动驾驶激战，滴滴与清华走出一条技术新路
2026年全球自动驾驶竞赛白热化，Waymo高歌猛进，特斯拉遇困境。滴滴与清华合作，成立实验室，发布STAPO算法，打通产学研链路。滴滴自动驾驶低调务实，掌握全栈技术，将出海阿联酋，其主业优势保障稳健发展。
微软开源新版Phi-4：推理效率暴涨10倍，笔记本可运行
今天凌晨微软官网开源Phi - 4家族最新版Phi - 4 - mini - flash - reasoning，它参数小性能强，适合边缘设备。采用自研SambaY架构，推理效率涨10倍，延迟降2 - 3倍，多场景测试表现优异。
黄仁勋CES放出大杀器：下一代Rubin架构推理成本降10倍
在CES 2026展上，英伟达黄仁勋介绍多项进展。下一代Rubin平台含六款芯片，推理成本降10倍；发布Alpamayo 1开源模型助力自动驾驶；还推出物理AI新模型等，携手伙伴展示机器人。
刚刚！Thinking Machines Lab ｜ 长文揭开LLM推理不确定性真相！
Thinking Machines Lab发布《克服LLM推理中的不确定性》，揭示大语言模型推理不确定性原因，并非“并发 + 浮点”假设那么简单，主要是负载及batch size不确定所致，还给出让核函数有批次不变性的方法及实验结果。
从"单芯作战"迈向"系统集成"：产业变革背景与两大关键技术
随着摩尔定律逼近极限与AI算力需求爆发，集成电路产业正从‘单芯作战’迈向‘系统集成’。文章介绍Chiplet和SoW技术内涵、优势，对比二者差异，还提及中国‘软件定义晶上系统’技术路线及产业发展现状。
Waver：面向统一图像与视频生成的高性能基础模型
字节提出的Waver是面向统一图像与视频生成的高性能基础模型，支持T2V、I2V、T2I。它引入新架构、结合筛选流程与质量模型。虽有局限，但表现出色，架构设计独特，功能多样。