在大语言模型（LLM）的研究浪潮中，绝大多数工作都聚焦于优化模型的输出分布 —— 扩大模型规模、强化分布学习、优化奖励信号…… 然而，如何将这些输出分布真正转化为高质量的生成结果 —— 即解码（decoding）阶段，却没有得到足够的重视。
刚刚过去的深秋，韩国高校涌动着一股意想不到的技术暗流——“生成式人工智能（AI）作弊”事件席卷韩国大学圈，三所顶尖高校无一幸免。在延世大学、首尔大学、高丽大学的考试中，学生在课堂及线上考试中动用ChatGPT或群聊进行作弊。
大模型推理的爆发，实际源于 scaling 范式的转变：从 train-time scaling 到 test-time scaling（TTS），即将更多的算力消耗部署在 inference 阶段。典型的实现是以 DeepSeek r1 为代表的 long CoT 方法：通过增加思维链的长度来获得答案精度的提升。那么 long CoT 是 TTS 的唯一实现吗？
智东西11月28日报道，刚刚，快手开源其新一代旗舰多模态大模型Keye-VL-671B-A37B。该模型基于DeepSeek-V3-Terminus打造，拥有6710亿个参数，在保持基础模型通用能力的前提下，对视觉感知、跨模态对齐与复杂推理链路进行了升级，实现了较强的多模态理解和复杂推理能力。
近日，微博发布了首个开源模型 VibeThinker，它以15亿的微小参数 与7800美元的极低成本，在国际顶级数学测试中获得相对高分，刷新智能极限。这一结果，无异于以轻巧之姿，刺向了“规模即智能”的行业铁律。
腾讯混元大模型团队正式发布并开源HunyuanOCR模型！这是一款商业级、开源且轻量（1B参数）的OCR专用视觉语言模型，模型采用原生ViT和轻量LLM结合的架构。目前，该模型在抱抱脸（Hugging Face）趋势榜排名前四，GitHub标星超过700，并在Day 0被vllm官方团队接入。
大无语事件天天有，今天特别多——AI大模型公司阶跃星辰的研究员，自曝被苹果挂在arXiv上的论文，狠狠坑了一把。自己去反馈问题，对方简单回了两句就把issue关了；直到自己留下公开评论，对方才撤稿下架代码了。
正值AlphaFold问世五周年，其设计者、也是凭借AlphaFold获得诺贝尔化学奖的John Jumper公开表示：AlphaFold的下一步是与大模型融合。不过具体方法并没有透露，或许已有所思路，甚至已经在进程之中。
如果不是这波大模型的爆发，没人会想到「输入法」这个早已被视为「基础设施」的赛道，会在 2025 年下半年突然变得性感起来。
终于有人要给大模型安“脖子”了！
