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谢赛宁团队新作：不用提示词精准实现3D画面控制
谢赛宁团队新发布的Blender Fusion框架，结合图形工具 (Blender) 与扩散模型，让视觉合成不再仅依赖文本提示，实现精准画面控制。其核心是对现有技术高效组合，还透露两项训练技巧提升泛化性。
太酷了！Anthropic 让Claude 开了家店赚钱，却被员工狂薅羊毛，亏到破产……
Anthropic让Claude Sonnet 3.7在办公室经营小店，配备网络搜索等工具。Claude因定价失误、好说话等致亏本破产，不过也展现出搜索和适应能力。Anthropic认为AI成中层管理者不远，改进后或不亏本。
智元机器人发布并开源首个机器人动作序列驱动的世界模型
智元机器人发布并开源全球首个基于机器人动作序列驱动的具身世界模型 EVAC 及具身世界模型评测基准 EWMBench，构建全新开发范式，解决具身智能演进制约，提升策略模型筛选与训练效率。
华为 IJCAI 2026 论文盘点：从「规模密度」转向「设计密度」
IJCAI 2026将召开，AI算力成本高，参数扩张边际收益低，技术创新逻辑转向‘用得更省’。华为四篇被收录论文，用精巧架构和训练策略，在四方向展现系统化工程能力，提供技术转型路径。
Paddle OCR走到了尽头，Unlimited OCR一次读40 页
百度开源的Unlimited OCR把解码器里全部attention层换成R - SWA，模型只记128个token，能一次性读完40页文档。相比DeepSeek OCR，它在精度、速度上表现更优，训练成本低，适用范围广。
挺搞笑，MiniMax模型就是不认识「马嘉祺」
网友发现 MiniMax 模型不认识「马嘉祺」，不同接口和平台均能稳定复现。这或因训练数据清洗和分布问题，使特定词汇生成异常。论文指出 tokenizer 机制缺陷或致模型异常，问题不会随参数规模增大消失。
首个测试时共进化合成框架TTCS：在「左右互搏」中突破推理瓶颈
厦门大学DeepLIT课题组提出全新测试时课程合成框架TTCS，不依赖外部标注，通过生成器与求解器共进化博弈合成课程数据，解决测试样本过难导致的训练坍塌问题，实验显示其推理能力提升显著。
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。
5 分钟搞懂开源大模型选型核心维度，16G显卡也能选对
文章以作者自身经历引入，指出开源大模型选型易陷入‘越大越好’误区。讲透选型4个核心维度，含实操步骤与避坑指南，还介绍选后评估方法，助新手快速锁定适配模型。
4680电池的大饼，马斯克不想画了
特斯拉死磕4680电池五年多后低调退堂鼓。韩国L&F供货合同金额减值超99%，几乎等同项目黄了。原因或与Cybertruck销量不佳有关，且4680电池在掺硅负极和干法电极上进展缓慢。