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95%的人还在手动提取数据，用这个工具秒变结构化
文章介绍Google开源的LangExtract，它基于大语言模型，能将非结构化文本转为结构化数据。有精准溯源、少样本定义等6大优势，可3步完成安装配置，还介绍基础使用、长文档处理、多模型支持及实战案例等内容。
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。
“最强具身VLA大模型”，究竟强在哪儿？
机器人基础模型π*0.6刷屏，能让机器人高效完成多项任务。它引入Recap学习法，突破传统模仿模式。其核心方法RECAP让VLA用奖励反馈和人类介入训练，还能从异构数据学习，实现自我进化。
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。
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。
别再乱学AI了！我花7天实践了张Zara的方法，从此告别焦虑
作者实践张Zara的AI学习法后告别焦虑，分享学习-实践-链接-输出的心法。包括高质量输入，如看长视频、跟随创造者、深度用产品；内化输出，如公开学习、与创造者交流、实践；还提及启动和持续输出要点及优质信息源。
2024车载激光雷达市场、技术和产品
国际权威研究机构Yole Group发布《Automotive LiDAR 2025 Market & Technology Report》，本文解读其关键内容，涵盖2024年车载激光雷达市场（销量、份额、单价）、技术（激光器、接收器、扫描部件）和产品（车辆集成、长距雷达、短距雷达）情况。