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上周做了场内部分享，关于我做AI这三年来总结的内容创作方法论。

作者分享做AI内容创作三年总结的方法论，指出做内容本质是讲故事，介绍获取信息、找角度、创作三步法，还给出公众号数据运营指标，认为做内容需长期练习，有成就感在于让读者感世界有变化。

面壁上新最强端侧多模态模型MiniCPM-V 4.5，基于Qwen3 - 8B与SigLIP2 - 400M构建，总参数量8B。它视觉语言理解强、手机能跑，有高帧率视频理解等特点，还有多方面技术亮点。

DeepCode 是香港大学开源的多智能体开发平台，支持将论文、需求文档等转化为生产级代码。它能解决论文复现、原型开发等痛点，有多项特色功能，在性能对比中领先，适用于多类场景。

作者介绍内容生产系统newtype OS，以写Newsletter为例展示其运作，包括主Agent Chief的工作流程，如获取文档、制定大纲、分配任务等，还阐述使用AI工具的思路，后续将添加自我总结模块。

现有RAG评测忽视文档切分，腾讯优图提出HiCBench评测基准和HiChunk框架。HiCBench含人工标注多级切分点与证据稠密QA，HiChunk用微调LLM建多级语义树，配Auto - Merge算法，实验效果佳。

本文围绕生产级Prompt自动化推理评估A/B实验结果展开，介绍系统背景与痛点，展示主Prompt和决策树，用deepseek - r1等模型推理。通过分析Bad Cases优化Prompt，总结设计原则和迭代方法，还给出通用启示与展望。

现在可在视频号评论区用@召唤腾讯元宝。测试发现，它能总结视频内容、提取金句、总结脚本，还能总结菜谱。添加好友后就能使用，未来评论区或成共创聚集地。

微信团队推出基于大模型的文档理解检索框架WeKnora，应用于复杂异构文档场景。它采用多模态预处理等设计，有文档解析、意图识别等特点，可本地私有化，还能与微信生态无缝衔接。

Datalab推出Chandra模型，指出老一代pipeline OCR已到天花板。它从“切块识别”转向“整页理解”，在布局感知、数学支持、表格表单处理上表现出色，标志OCR从“识别字符”进入“理解文档”阶段。

腾讯开源WeKnora，这是面向复杂异构文档的LLM框架，走完整RAG流程。它有Agent模式，支持多种知识库类型和格式，有Web UI。适合公司、研究者、开发者等，还给出了上手步骤和部署提醒。