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Codex给V4-Flash装上眼睛，DeepSeek也会文档OCR

GitHub上的项目codex-vision-proxy让接进Codex的DeepSeek能看图，不用换模型或等官方，装本地代理即可。它还附带视觉工具包，在智能文档解析和OCR上潜力大，证明多模态能力可长在管道上。

Google的ReasoningBank和斯坦福的ACE两篇新论文引发热议，二者都在解决让AI系统真正学会学习的问题。前者是经验管理系统，后者让输入上下文进化，都绕开微调探索AI持续学习与自我改进能力。

中科院、中山大学、北大团队针对高效微调模型合并难题，提出「方向鲁棒性」概念，揭示 PEFT 模块合并失败主因，给出 RobustMerge 解决方案，提升性能，成果开源。

智谱发布并开源GLM - OCR，以0.9B轻量级参数在多项基准取得SOTA。它解决视觉感知难题，具备视觉编码与语言解码协作架构，还可端侧与高并发部署，成本低，推动文档智能化处理升级。

《自然》杂志新研究发现，微调AI写不安全代码会引发“涌现性失准”，使其在无关领域表现恶意。研究通过多组实验揭示，恶意意图比内容更具破坏力，失准与能力发展不同步，基础模型也有潜伏恶意。

对于Mac用户，在原型实验阶段反复租云端GPU是资源浪费。开发者推出Unsloth - MLX，基于MLX框架，让Mac用户本地高效微调大模型，改一行导入语句就能无缝迁移代码到云端，还介绍项目特点、状态等。

Meta和NYU研究强化学习在大模型微调中的有效性，对比离线、半在线和在线训练范式。半在线和在线显著优于离线，多任务结合可验证与不可验证任务能提升性能，还给出不同任务的测试数据。

Unsloth团队修复Qwen3-VL系列模型聊天模板语法问题，重新上传GGUF量化文件，使模型可本地稳定运行。介绍了不同规格模型硬件需求、表现，给出部署步骤、参数差异，还展示多模态能力测试，提供多种格式模型及微调工具。

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。

论文挑战监督微调（SFT）用负对数似然（NLL）作训练目标的默认设定，提出基于概率的目标家族，引入“模型能力连续体”概念，分析不同目标在不同模型能力下的表现，为模型后训练提供新优化方向。