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一年从3B卷到0.xB：MonkeyOCRv2用0.7B拿下17语种文档解析开源第一
文档OCR正迈入小模型时代，MonkeyOCRv2以0.7B、0.6B参数在MDPBench上超越3B模型。它重新分配系统职责，采用互补预训练目标，还开源训练数据，且迁移到多任务表现良好。
1B参数，0.21秒识别，0.3%错字率：混元OCR拿下7项SOTA
腾讯开源模型 HunyuanOCR 在权威榜单 OmniDocBench 上霸榜，虽仅 1B 参数，却在 7 项任务击败众多大模型。它解决传统 OCR 流水线及通用大模型痛点，通过独特架构和训练方法实现高效准确识别。
宇树智元共用一个大脑！神秘模型Demo炸场，10分钟一镜到底
一条10分钟一镜到底的Demo视频引发关注，视频中宇树和智元的机器人同用一个“大脑”，完成多种任务，如擦窗、收纳等，还展现出跨本体协作等能力。该模型跳出主流具身模型固有框架，或改写具身智能行业认知。
正式版发布！DeepSeek-V4-Pro-0813
8月13日晚，DeepSeek-V4-Pro-0813正式版发布。此次升级将Agent维度提升至无短板的第一梯队，具备1M+384K长任务能力，接口双兼容，技术创新多。还公布评测对比、价格并发设定，给出实战代码案例与启示。
2026：ASI奇点之年！
马斯克断言2026是奇点之年，称AI发展如超音速海啸。从AI编程能力提升、任务时长指数级增长，到‘品味奇点’概念提出，各方面迹象显示AI正深刻变革各行业。杨静与李建忠对谈探讨了ASI奇点相关话题。
刚刚！Kimi Linear横空出世，全新注意力架构：1M长文本解码速度飙升6.3倍，KV缓存砍掉75%
月之暗面推出全新注意力架构Kimi Linear，有望成下一代Agent LLM基石技术。它解决了LLMs处理长序列任务的瓶颈，性能超传统机制，还开源了核心代码。Kimi Linear的KDA模块提升了表达和硬件效率，实验表现佳。
Tilelang-1: Introduction
文章围绕TileLang展开，指出高层框架抽象层次高，难以满足算法创新和精细控制需求。TileLang将数据流与调度解耦，在易用性和性能间取得平衡。通过实例展示其语法和编译流程，实验表明它在多任务上超越现有方法。
刚刚，首个能在机器人上本地运行的具身Gemini来了
谷歌DeepMind推出Gemini Robotics On-Device，这是首个可部署在机器人上的VLA模型，无需联网，能让机器人适应新任务和环境。还将发布SDK助开发者评估。此外，谷歌下调Gemini免费额度，推出图像生成模型Imagen 4和Imagen 4 Ultra。
少说‘Wait’，多做题：NoWait重塑大模型推理路径
现代大模型在复杂推理时爱用自我反思词，触发冗余验证循环，拖慢速度、增加算力消耗。NoWait方法零训练成本，通过抓关键词、扩展变体、实时屏蔽，让模型跳过废话，在多任务中表现出色，且颠覆对推理的认知。
谷歌开源“Agent Skill 超级工具箱”，云、库、引擎、AI全线打通，开发者狂喜
在大模型竞争白热化背景下，谷歌为解决开发者难题推出 Agent Skills。官方仓库含多项技能，涵盖谷歌云核心服务及架构支柱技能，还提供常见任务流程指南，兼容多平台，能省开发代码。此前还有 Addy Osmani 开源的技能库。