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超长推理还能节省计算！Salesforce开源神器两连发：教大模型边想边省，显著提升数学编程准确率
Salesforce AI Research开源Elastic Reasoning和Fractured Sampling。前者将推理流程分两部分，分配token预算，使输出缩短、准确性提高；后者打碎推理链条，从三维度采样，以更少tokens换更高准确率，均提升数学和编程任务准确率。
OpenAI主攻速度的第一个模型来了：GPT‑5.3‑Codex‑Spark
OpenAI发布GPT-5.3-Codex-Spark，是GPT-5.3-Codex轻量级版本，也是首个为实时编程设计的模型。亮点是速度快，推理超每秒1000 token，已向ChatGPT Pro用户开放，后续规划融合两种工作模式。
壁垒在上下文，不在模型
特赞科技发布企业级智能体系统 GEA，推出发散推理模型和企业上下文系统。指出模型能力易复制，企业上下文才是壁垒。GEA 架构分四层，有独特的推理和执行模式，已在多家企业部署。
中国团队让AI拥有「视觉想象力」，像人类一样脑补画面来思考
上海交通大学等团队提出 Thinking with Generated Images，让大模型像人类一样用「脑内图像」推理。该研究区分三种视觉思维模式，提出核心技术框架，解决视觉推理局限，实验效果好，未来有望在多领域突破。
首个为具身智能而生的大规模强化学习框架RLinf！清华、北京中关村学院、无问芯穹等重磅开源
人工智能从‘感知’迈向‘行动’，具身智能成焦点。当前强化学习框架对具身智能支持受限，清华等机构联合开源面向具身智能的框架RLinf，提出混合式执行模式，设计灵活可扩展，在多方面表现出色。
数千大模型全跑「中国芯」！最后一公里已「焊」通
国产芯片运行大模型需额外适配，魔乐社区以开源模型推理适配协作模式破局。它推出‘模型推理适配协作计划’，联合多方力量，打通国产算力与大模型应用‘最后一公里’，还举办赛事激发创新活力。
让YOLO飞起来：从CPU到GPU的配置指南
文章指出默认安装的YOLO用CPU计算，处理大量图像或实时检测任务效率低。详细介绍将YOLO从CPU模式切换到GPU模式的步骤，对比性能，还给出常见问题解决办法，能显著提升运行效率。
天下苦SaaS已久，企业级AI得靠「结果」说话
SaaS在AI时代问题凸显，推理成本高、交付质量不稳定。在此背景下，百融云创推出结果云Results Cloud，以RaaS模式提供全栈解决方案，解决AI落地难题，还呼吁共建智能体生态。
NVIDIA发布最强开源模型，效果和速度全面超越DeepSeek R1
NVIDIA推出Llama - Nemotron系列开源模型，有LN - Nano、LN - Super、LN - Ultra三款。旗舰款LN - Ultra在权威测评中碾压DeepSeek - R1等，运行效率还更高。有“动态推理开关”功能，代码数据全公开，或引发AI推理效率革命。
从需求到设计到代码，一个软件全搞定！TRAE Work Design实测来了
TRAE Work上新Design模式，与Work、Code模式配合，实现需求、设计、代码全链路在一个平台跑通。它能识别提取设计系统，提供多种改图方式，且出图合规、改图顺手，还简化了工作流。