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港中文联手美团开源“视觉推理通才”！图像视频10类任务一网打尽
香港中文大学MMLab与美团研究团队开源OneThinker模型，它可覆盖图像与视频十类核心视觉任务，在31项测试中表现出色，还展现泛化能力。研究团队搭建数据集，并引入EMA - GRPO算法提升训练稳定性。
Khosla 继 OpenAI 后的最大赌注，General Intuition 凭 38 亿个游戏高光片段做世界模型
今年10月，General Intuition完成1.34亿美元种子轮融资，由Vinod Khosla领投。它从Medal分拆，有38亿游戏短视频片段，可赋予机器“直觉和物理常识”，与LLM互补，商业化将从游戏拓展到物理世界。
起底“豆包手机”：核心技术探索早已开源，GUI Agent布局近两年，“全球首款真正的AI手机”
当红的“豆包手机”技术详情被证实，其助手技术基于字节自研的UI-TARS模型，该模型初代开源后引发热议，“豆包手机”用的闭源版性能更优。UI-TARS历经迭代，成果成热门开源多模态智能体。
AI Agent如何重构企业核心系统？深度拆解Agent、多模态与组织变革的实战路径｜AICon
12月19 - 20日北京举办的AICon大会，围绕AI Agent等展开探索。来自腾讯等企业的人士将分享构建智能系统经验。大会有Keynote、平行技术专场、晚场辩论等，涵盖多领域议题，为参会者带来前瞻思想盛宴。
Ilya刚预言完，世界首个原生多模态架构NEO就来了：视觉和语言彻底被焊死
当Ilya断言大模型未来在于架构创新时，中国团队推出全球首个可大规模落地的开源原生多模态架构NEO。它颠覆传统拼接模式，从根上融合视觉与语言，以简洁架构证明架构聪明才是下一代AI竞争力。
MOE RL实战：统一FP8全流程训练
SGLang RL团队等联合完成工作，实现RL中全流程FP8训练与采样。介绍FP8训练硬件基础、格式、scale选择等，指出训练难点，分析KL Loss异常归因，验证其在MoE模型RL应用效果，还探究模型规模对训推不一致性的影响。
PixelRefer ：让AI从“看大图”走向“看懂每个对象”
多模态大模型多停留在整体场景级理解，现实任务需细粒度、对象级理解。浙江大学等联合提出PixelRefer框架，可实现精细视觉指代与推理，在多项任务表现领先，轻量版性能优，还开源两类数据集。
自适应Agent基础模型：从“会推理/会用工具”到“懂得取舍的执行者”
当前大型语言模型在智能体/工具调用场景有推理型和工具型两类，存在效率与功能、深度的矛盾。A²FM框架提出多模式自适应路由，实现模式自适应切换，在多基准测试中效果与效率双升。
LSTM之父Jürgen再突破，「赫胥黎-哥德尔机」让AI学会自己进化
LSTM 之父 Jürgen Schmidhuber 对 2003 年提出的哥德尔模型进行新尝试，构建赫胥黎 - 哥德尔机（HGM）。它能在 SWE - Bench Lite 媲美最佳人类设计智能体，还在多基准测试中超越现有方法，展现强大迁移能力。
华为世界模型来了！单卡30分钟生成272㎡场景
华为联合上海交通大学、华中科技大学推出世界模型WordGrow，可生成1800㎡超大室内场景，单卡30分钟跑272㎡。它用数据精准预处理、3D块补全机制、粗到精生成策略填3D场景构建的坑，指标优、速度快。