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别再错过啦，AI Agent记忆革命：95.2%检索率的持久记忆系统深度解析
agentmemory是为AI编码Agent打造的持久记忆系统，能自动捕获操作上下文，有三层搜索与四层记忆架构。支持12+种主流AI Agent，有全平台覆盖、零外部依赖等优势，虽有局限但值得开发者一试。
刚刚，百度最新开源神作：PaddleOCR-VL-1.5上线了
1月29日百度开源新一代文档解析模型PaddleOCR-VL-1.5，参数仅0.9B，在OmniDocBench V1.5评测中综合性能全球第一，精度达94.5%。它支持异形框定位，解决真实文档解析难题，在多场景表现出色。
CMAME | 西安交通大学海春龙、梅立泉等：基于分层神经网络的在线多保真度数据融合
在工业应用中，高保真数据获取成本高，低保真数据准确性不足。本文提出基于分层神经网络的在线多保真度数据融合方法（OMA - HNN），含MA - HNN和在线渐进采样框架，经测试验证了其有效性和实用性。
一个能思考、会记忆的AI导演诞生了！新加坡管理大学，香港中文大学等实现故事化视频生成
新加坡管理大学等提出开源全能多智能体框架UniVA，可统一视频理解、分割等能力，按指令生成完整故事视频。还引入UniVA - Bench基准测试套件，实验显示其在多任务中表现出色，代表视频智能生成重要进步。
清华姚班团队，开源具身智能视觉语言动作（VLA）模型工具箱，打造行业通用技术底座
清华姚班团队所在的原力灵机公司，开源了基于PyTorch的视觉语言动作（VLA）模型工具箱Dexbotic。它能打造通用底座，解决行业研发困境，其预训练模型表现出色，还与Hugging Face合作推出评测平台。
字节&MAP重塑大模型推理算法优化重点，强化学习重在高效探索助力LLM提升上限
强化学习虽提升大语言模型表现，但面临探索难题。字节跳动等团队提出FR3E框架，分两阶段重建探索机制，在多数学推理基准实验中显著优于强基线，为大模型强化学习提供新范式。
性能提升84%-166%！L-Zero仅靠强化学习解锁大模型探索世界的能力 | 已开源
招商局狮子山人工智能实验室团队用RLVR让模型“自学”，构建L0系统，含NB - Agent框架和端到端强化学习训练流程，开源相关内容。测试显示L0显著提升模型性能，展现强大泛化能力。
1.93bit版DeepSeek-R1编程超过Claude 4 Sonnet，不用GPU也能运行
1.93bit量化后的DeepSeek - R1（0528）编程能力超Claude 4 Sonnet，在aider榜单获60分。Unsloth工作室制作9个量化版本，小版本不用GPU也能跑。R1 - 0528在游戏评测中表现也佳。
从日志学习到风洞验证：构建 GPU 集群的 AI Native 稳定性闭环
文章介绍了面向新引入GPU芯片稳定性验证的AI Native治理体系“算力风洞”。其通过厂商环境自动复刻等手段，将新芯片适配效率提升10倍以上。体系分认知、验证、进化三层，形成完整闭环，推动智算集群稳定性建设升级。
语义分割别无脑用Argmax！港中文新算法：三行代码，推理速度提升10倍
香港中文大学提出全新算法框架RankSEG提升语义分割性能。传统方法用threshold或argmax生成掩码并非最优，RankSEG无需重训模型，加三行代码就能提高分割指标，还开源了工具包，其改进版RankSEG - RMA推理速度大幅提升。