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只用图像也能思考，强化学习造就推理模型新范式！复杂场景规划能力Max
现有 MLLM 依赖文本处理视觉信息，会造成信息丢失。剑桥、伦敦大学学院、谷歌团队提出视觉规划范式，以强化学习框架 VPRL 提升模型规划能力，实验显示其性能优于文本规划。
智普入局OCR! GLM-OCR 0.9B 也杀进来了~
OCR是上古任务，如今大模型纷纷入局，用1B以下小参数模型搅动解析市场。GLM-OCR能做文本识别等，采用三级架构，有两阶段流水线及训练机制创新，在多场景表现出色。
NVIDIA 推出Rubin CPX，专为AI推理设计的GPU
NVIDIA发布专为大规模上下文AI推理设计的Rubin CPX GPU，性能提升显著，集成视频编解码器和长文本推理处理。新平台算力强，适用于代码生成与视频处理，多家公司将采用，2026年底上市。
DeepSeek开源的不仅仅是个新OCR模型。。。
DeepSeek开源3B参数的新OCR模型，重新思考AI处理长文本方式，用视觉token压缩文本信息。核心组件有DeepEncoder和DeepSeek3B - MoE解码器，实验效果好，成本降低，还解决了一些算法和工程问题。
ACL2025 | 抓出0.1%的捣乱分子压缩方法OTT：近乎无损 超越KIVI，内存减6.4倍 吞吐量提2.3倍
LLM生成文本时KV Cache内存占用高，限制模型批量处理能力。论文提出OTT方法，动态追踪异常令牌单独高精度保存，其余压缩。实验显示，它准确性高、效率好，不过在极短文本等场景有局限。
我雇了个AI，替我读微信列表里“吃灰”的公众号文章
文章评测了AI工具语鲸，它像国产版NotebookLM和AI版今日头条，能处理文本、整合资讯。它可订阅多渠道账号，有订阅、频道等实用功能，网页端解析长文出色，但处理图文有问题，其团队背景强大。
真正能用好AI的企业是怎么做的？（附企业级AI落地实战手册）
数字化深入，非结构化文档成企业难题。合合信息发布白皮书，提出复杂文本智能五大核心能力标准，用11个行业标杆案例展示多模态文本智能技术应用，提供可复制落地范本。
GitHub 如何用 AI 重构反馈处理机制
GitHub 引入由 AI 驱动的工作流，将无障碍反馈转化为工程工作。系统基于 GitHub Actions、Copilot 和 Models APIs 构建，集中管理报告、分析合规性、协调问题解决。采用后问题解决比例提升，时间下降。
二创党福音！基于AI的开源智能视频切片处理系统
AutoClip是基于AI的开源智能视频切片处理系统，能自动从多平台下载视频、提取精彩片段并生成合集。适合UP主、内容创作者等，有多平台支持、AI智能分析等特性，部署方式简单。
JSON 瑞士军刀，效率直接起飞！
现在很多接口、日志、配置文件用JSON，数据结构复杂时处理麻烦。`jq`是专门处理JSON的工具，支持格式化、过滤、提取等操作，语法简单，在多场景常见，安装方便。