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实测最新开源的DeepSeek-OCR后，我有些不一样的看法，有些话可能只有我敢说
实测最新开源的DeepSeek - OCR，它并非传统OCR，不适用于传统场景。其最大意义是解决大模型上下文长度问题，通过文字图片压缩解压提高处理速度。模型功能多样，是让AI看图思考的新思路。
无需再训练即可增强性能！港大团队提出GPC框架，实现机器人「策略组合」
在机器人学习领域，提升策略性能常需巨额成本。香港大学团队提出GPC框架，通过“策略组合”创造超越单一父策略的“组合策略”，免训练且跨架构、模态融合，经仿真和真机实验验证性能提升。
从衣服到饰品：OmniTry 实现珠宝、包袋等多类可穿戴物品的虚拟试穿
Kunbyte提出OmniTry，将VTON从服装扩展到任意可穿戴物品，采用无掩码设定。它经两阶段处理流程训练，在12种常见物品类别评估中表现优，有扩展潜力，但也存在训练数据类别限制等局限。
打开高德的理由又多一条！全球首个「需求链智能调度」AI地图上线
8月，全球首个AI原生地图应用——高德地图2025上线。它有「需求链智能调度」系统，能处理多任务出行。其ST - MAC技术可解构复杂请求、构建群体智能服务生态，还有时空感知、AI探索等功能。
HBM Roadmap和HBM4的关键特性
文章介绍 KAIST TERALAB 公布的 HBM 技术，涵盖 HBM 路线图和 HBM4 特性。HBM 路线图展示从容量升级到计算存储融合的进化，HBM4 在电气规格、封装冷却、架构等方面有突破，AI 工具也用于研发。
能效翻5倍！他们复刻人脑双记忆通路，造出能长效记住上下文的类脑AI芯片
帝国理工学院博士后孙鹏飞和苏黎世联邦理工博士后苏哲及合作者，受大脑皮层机制启发，打造“双重记忆路径”类脑网络及配套芯片，处理语音识别任务时能效比此前优方案高5倍。相关论文发表在《自然·机器智能》且代码、设计全开源。
骂战半年、站队失效，具身智能公司集体换了“新剧本”，VLA“自救”成功了吗？
2026年具身智能赛道经历‘技术路线大分流’，VLA遭质疑，‘世界模型’和VA路线兴起。具身智能进入‘落地祛魅’阶段，厂商开始‘路线混搭’，VLA和世界模型都在进化，行业探索新架构，具身智能无完整技术路线图。
小米万亿模型全面开源：MIT 协议、1M 上下文，但还是打不过 DeepSeek
小米开源 MiMo-V2.5 和 MiMo-V2.5-Pro 两款模型，采用 MIT 协议，适合商业应用。在基准测试中表现出色，有竞争力价格和限时优惠。但与 DeepSeek 比，架构创新偏工程化，也有推理表现不足等问题。
英伟达龙虾模型开源，12B激活登上成功率全球第四
英伟达发布专为龙虾打造的开源模型Nemotron 3 Super，总参数120B，激活参数12B，在龙虾模型基准PinchBench上成功率全球第四。该模型结合Mamba与Transformer架构，引入多项创新技术，还开源了模型权重、数据集等。
全球爆红后，Clawdbot之父2小时深度专访：退休3年后我杀回江湖
新智元对Clawdbot之父Peter Steinberger进行近2小时专访。他分享AI编程工作流，如一天600个Commit、让AI验证代码、用多个Agent并行开发。他还讲述经历，认为AI时代程序员要关注系统架构，强调与AI融合。