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穿越周期的早期投资：从赛道思维到认知红利｜甲子引力
2025 年 12 月 3 日，「甲子光年」举办年终盛典，科技产业投资专场圆桌对话探讨早期投资从“赛道思维”到“认知红利”转变。英诺王晟主持，红杉张涵等嘉宾参与，指出决胜点在对人、周期和非共识的理解。
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。
不改模型、不降质量，谷歌让Gemma 4快了3倍：本地跑大模型彻底变天
谷歌给Gemma 4家族更新Multi - Token Prediction推测解码架构，推理速度最高提升3倍且输出质量不变。介绍了LLM推理慢的原因、MTP解决办法、对开发者的利好、技术细节、使用方式等。
一个半月高强度 Claude Code ：Vibe coding 是一种全新的思维模式
开发者王巍记录使用Claude Code感受与经验。提到Vibe coding是新思维模式，还分享从传统Editor AI转换的体验，以及CC的边界、使用模式、迭代方式等，也谈到其限制与应对策略。
美团之后，京东也开始自研大模型了
京东发布JoyAI - LLM Flash模型，激活参数小、推理快。它采用混合专家架构等技术，在基础架构、数据加工、强化学习等方面表现出色，还通过多Token预测等技术加速推理，为商业场景落地扫清障碍。
用多模态LLM超越YOLOv3！强化学习突破多模态感知极限｜开源
华中科技大学、北京邮电大学等多所高校研究团队共同推出纯多模态开源LLM——Perception-R1，该模型用强化学习优化视觉感知，目前论文和代码均已开源，其在视觉任务上表现出色，为后续研究提供强大baseline。
斯坦福7B智能体全面超越GPT-4o，推理流登顶HF
传统智能体系统难兼顾稳定性和学习能力，斯坦福等团队提出AgentFlow框架，通过模块化和实时强化学习优化策略，使7B参数模型在多任务上超越GPT - 4o等大模型，为AI发展提供新思路。
只要9美元！LoRA+强化学习，DeepSeek 1.5B推理性能暴涨20%
南加州大学团队基于LoRA的强化学习训练1.5B推理模型，在AIME 24测试上性能提升超20%，成本仅9美元。开源Tina模型结合三大关键技术，与SOTA模型相比竞争力强，研究者还对其有效性提出假设。
VQA高分是在看图，还是在记答案？ReKey只更新决定答案的那一小块
视觉问答模型准确率提升，但高分可能源于记忆。浙江大学等团队提出 ReKey，保留真实场景，只更新决定答案的视觉线索，使评测面向未见过内容，且多数环节可自动完成。
破解遥感目标的形状与尺度难题，PKINet二代推理提速近4倍！
PKINet - v2是改进的遥感目标检测模型，能处理复杂形状和尺度变化问题。它在PKINet基础上升级，统一条带与方形卷积，部署时折叠为单大核。在多数据集上精度和速度提升，可服务多领域，但对特殊目标仍有检测问题。