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压缩之外，Visual Tokenizer 也要理解世界？
MiniMax和华中科技大学发布视觉tokenizer新研究VTP，引发业界热议。该研究揭示传统仅以重建为目标的视觉tokenizer缺乏高层语义表示，提出在预训练中引入语义理解，还发现Scaling Law现象，虽有争议但为研究提供新视角。
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。
最新研究！大模型“角色扮演”无效了？
沃顿商学院研究测试6个主流AI模型，进行超25000次测试，发现告诉AI扮演专家角色，不会让其回答更准确，反向设定‘低知识’角色有时表现更好，角色扮演不是提高准确性的万能钥匙。
GPT-5都救不了的AI幻觉，原来问题不在模型，在“考卷”
OpenAI研究指出AI产生幻觉的根本原因是评估和激励机制有问题。现有训练和评估流程奖励‘猜测’，导致模型易产生幻觉。研究还给出解决方案，要更新‘考试规则’，让模型适当表达不确定。
SRO赋能Qwen-2.5-VL推理性能飙升16.8%
文本领域推理模型成就大，但多模态大型语言模型推理能力扩展遇阻，如冷启动初始化不足等。提出SRO三阶段训练框架，经测试，ReVisual - R1平均性能提升16.8%。
多模态模型挑战北京杭州地铁图！o3成绩显著，但跟人类有差距
近年来，多模态大模型在多种场景取得进展，但能否‘看懂图’存疑。西湖大学等团队提出评测基准ReasonMap，评估模型在地铁图理解中的能力，发现主流模型有瓶颈，闭源模型虽优但仍逊于人类。
DeepSeek-R1 更新，思考更深，推理更强
DeepSeek R1 模型完成小版本升级至 DeepSeek - R1 - 0528，用户可在官网、APP 等体验，API 同步更新。该版本强化深度思考能力，在多基准测评表现优异，还改善幻觉、提升创意写作等能力。
Claude Code 工程师：像 Agent 一样思考
Anthropic 工程师 Thariq 分享构建 Claude Code 时 Agent 工具设计经验，通过 AskUserQuestion 工具迭代、Todo List 到 Task 系统演进等案例，指出工具设计无标准答案，要观察模型行为、反复实验。
QwenLong-L1.5发布：一套配方，三大法宝，让30B MoE模型长文本推理能力媲美GPT-5
通义文档智能团队推出QwenLong - L1.5长文本推理专家，提供端到端长文本推理后训练“配方”，含数据合成管线、强化学习方法、智能体架构，在多基准测试成绩佳，代码已开源。
极简RL新范式：一半算力刷新1.5B模型推理SOTA
过去为提升中小参数量模型推理能力，开发者构建复杂RL流水线。JustRL论文提出极简、单阶段、固定超参训练方案，在两主流1.5B模型上刷新SOTA，节省2倍算力，消融实验还揭示部分技巧会致性能退化。