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OpenAI史上最快模型降临，每秒1000Token！代码从此「炸出来」
OpenAI发布GPT-5.3-Codex-Spark，它是专为实时编程设计的超高速模型，生成速度超每秒1000个token，联手Cerebras硬件，重写底座提升性能，在多项测试表现强，ChatGPT Pro用户可尝鲜。
ICLR 2026｜UIUC：一行代码彻底解决LLM推理的过度思考！
2025年DeepSeek发布推理大模型，引发RLVR研究热潮，但该方法有“过度思考”问题。伊利诺伊大学香槟分校等研究者提出Self - Aligned Reward（SAR），能提升推理准确度和效率，有望推动大模型推理系统发展。
AI 驱动的大数据自治：TCInsight 智能应对复杂运维挑战
在大数据平台高速发展下，传统专家运维模式难应对复杂问题。腾讯专家工程师熊训德介绍大数据智能管家 TCInsight，其架构分三层，结合规则与专家系统提升自治能力，还分享实践案例，指出后续待优化方向。
从平面几何出发：形式化验证如何驱动MLLM的推理能力跃迁
多模态大语言模型在复杂数学与几何推理中有缺陷，现有训练方式让模型难有鲁棒推理能力。上海交大等团队提出“以形式化增强非形式化推理”方案，构建完整闭环，提升模型推理及泛化能力。
SGLang原生支持昇腾，新模型一键拉起无需改代码
12月20日SGLang AI金融π对收官，聚焦大模型推理效率。昇腾成SGLang原生支持后端，助DeepSeek等模型免调参运行。SGLang给出推理系统工程解法，昇腾与SGLang深度共建，性能优且全面拥抱开源。
NeurIPS 2025｜VFMTok: Visual Foundation Models驱动的Tokenizer时代来临
传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok，用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer，实验显示其性能优异。
陶哲轩用GPT-5解决数学难题：仅29行Python代码
陶哲轩最新发帖称，GPT - 5帮他解决MathOverflow上的问题，证明序列lcm(1,2,…,n)并非高度丰数的子集。他与GPT - 5沟通生成参数，并用其生成的29行Python脚本验证，且未遇AI幻觉问题。这不是他首次用AI解题。
两年半后，我不再“写”代码，而是“指挥”一个AI团队
腾讯程序员分享两年半使用AI的经验，涵盖工作与生活。工作中，介绍信息处理、规划、执行、复盘等流程的AI工具及用法；生活里，提及AI在育儿、娱乐等场景的应用，鼓励开放心态尝试。
亚马逊码农噩梦来袭！沦落「仓库工人」，每天流水线分拣「AI代码」
AI工具广泛引入亚马逊编程工作，虽提升效率，但让程序员工作节奏变快，像流水线工人。亚马逊管理层推崇AI，认为能降成本提效率，可程序员担心创造力被扼杀、职业发展受影响。此外，实验显示AI编码助手能提升开发人员效率。
领域驱动的 RAG：基于分布式所有权构建精准的企业知识系统
银行技术供应商为解决文档和专业知识获取难题，探索用 RAG 技术，严格将 AI 作咨询工具。重新分配 RAG 实施所有权，采用元数据方法，探索伸缩性解决办法，构建完整应用并评估性能，结果令人振奋。