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SGLang 推理引擎的技术要点与部署实践｜AICon 北京站前瞻
SGLang 是开源推理引擎，截至 2025 年 6 月，GitHub 近 15K Stars，月均下载量超 10 万次，被多个行业巨头采纳。InfoQ 专访其核心开发者尹良升，他分享关键技术等内容，6 月 27 - 28 日他将在 AICon 演讲。
全球首个，连续时间具身世界模型！任意帧率自由生成
来自清华AIR与UC Berkeley BAIR的团队提出全球首个连续时间具身世界模型ODEWorld。它学习世界在每个时刻的变化方向与速度，能任意帧率自由生成，统一了离散模型分散的生成能力。
实测爆火的阶跃星辰Step 3，性能SOTA，开源多模态推理之王
在 WAIC 2025 前一天，阶跃星辰推出新一代基座模型 Step 3，它是开源 VLM 新晋之王，性能超同类别开源模型，与顶尖闭源 VLM 也有一战之力。该模型具备多开好省特点，还展示了宏大技术生态与商业化布局。
SeePhys Pro：重新审视多模态物理推理中的视觉理解与训练收益
来自中山大学等的研究者提出SeePhys Pro，是面向多模态物理推理的细粒度评测与训练诊断框架。发布了benchmark、训练集等，测评显示当前模型在信息模态转变时不稳定，为模型评测和训练研究提供基础。
当SFT遇上RL：基于样本学习阶段的动态策略优化机制
在大模型推理能力增强研究中，SFT和RL两种后训练范式难有效融合。研究团队提出DYPO动态策略优化方法，先判断样本学习阶段再匹配优化路径，在多场景实验中表现出色，不过有实验边界。
刚刚，OpenAI开源了两个大模型~
OpenAI开源基于GPT - OSS的安全推理模型GPT - OSS - Safeguard - 120B和GPT - OSS - Safeguard - 20B，用于安全用例。有安全推理训练、自带策略等亮点，适配不同显存，采用宽松许可证。
推理之父走了！OpenAI七年元老离职：有些研究这里没法做
新年伊始，OpenAI研发副总裁Jerry Tworek离职，他是编程和两大核心技术路线奠基者，攻克LLM编程和复杂推理商业化难题。他称想探索在OpenAI难开展的研究。此前已有多位核心人才出走，OpenAI或因商业化与安全问题留不住人。
击败Meta登榜首：推理增强的文档排序模型ReasonRank来了
本文第一作者刘文涵聚焦AI搜索研究。提出推理增强的文档排序模型ReasonRank，在多个榜单击败多校和机构登榜首，其7B版本超越32B模型，论文获Huggingface paper日榜第一。还介绍研究动机、方法及实验结果等。
无需训练！让VLM同时具备「视觉」与「推理」能力，数学题得分暴涨30%
当前视觉语言模型（VLM）像‘视力好但数学差的学生’，论文指出问题根源是数据不足和能力分布不均。提出‘模型合并’方案，实验显示在数学基准测试中表现亮眼，还通过实验揭示层间能力分布。
AI首次拿下IMO官方满分金牌，背后藏着一套自我纠错机制
在第67届国际数学奥林匹克（IMO 2026）上，小红书的「dots-note-3.0」成为首个获官方满分金牌的AI模型。它解题时自我检查修正，有自主探索能力。之后模型要应对生活中长周期、多变任务的挑战。