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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。
ACL 2026 | 赋予视频生成「视觉思维链」：VChain显式建模时空规划与状态演变
南洋理工大学团队在ACL 2026发表VChain框架，引入大模型视觉推理能力提升视频逻辑连贯性。它分三步实现，实验效果超现有方法，还展示视频推理与生成的潜在趋势，为多模态模型协作提供范例。
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。
现在模型这么强还需要专业提示词吗？
文章探讨是否还需专业提示词，指出简单任务无需复杂提示词，但复杂任务时，它能像‘数学公式’拆解需求，还能充当‘工作流经理’。用好提示词能让AI成生产力工具。
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。
Auto Research时代，47个没有标准答案的任务成了Agent能力必测榜
Einsia AI旗下Navers lab发布Agent Benchmark——Frontier-Eng Bench，让AI在47个多学科交叉的硬核任务中做工程优化，测试其迭代优化能力。研究总结出AI进化规律，初步勾勒接近真实工程循环的AI系统。
AI也能换岗了！Anthropic教智能体交接班，不怕长任务断片
Anthropic设计出长时智能体运行框架，让AI跨越数小时任务渐进式推进。其采用双智能体架构，结合环境管理方法，提升全栈Web应用开发稳定性，但仍有通用与多智能体架构选择等开放问题。
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。
倒反天罡：「租个人」网站爆火，AI开始雇人「跑腿」了
「rentahuman.ai」网站定位为「AI 的肉身层」，AI 可通过 MCP 协议或 REST API 雇人完成线下任务。网站上线后人力增长快，但也引发付款、任务真实性、安全伦理等疑问。
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。