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别再手写 Skill 了！微软最新研究：像神经网络一样训练 Skill
微软研究提出 SkillOpt 方法，把 Skill 文档当「权重」训练，在 52 个测试组合中全部最优或并列最优，平均提升 23.5 分，碾压人类手写。该方法跨模型、环境有效，已开源，使用方便。
美团之后，京东也开始自研大模型了
京东发布JoyAI - LLM Flash模型，激活参数小、推理快。它采用混合专家架构等技术，在基础架构、数据加工、强化学习等方面表现出色，还通过多Token预测等技术加速推理，为商业场景落地扫清障碍。
不想再折腾 ELK？上手体验,程序员自建监控新选择,前端埋点 + 后端日志 + 链路追踪，一套开源栈全包了
OpenObserve 是云原生开源观测平台，用一个服务搞定日志、指标等监控与可视化，能解决监控栈散、部署复杂、存储贵的问题，号称日志存储成本比 ES 降至约 1/140，功能亮点多。
最新原生端到端OCR开源项目！
腾讯开源最新原生端到端OCR：HunyuanOCR，仅1B参数，OmniDocBench得分94.1超竞品，功能覆盖全场景。还介绍了DeepSeek - OCR的桌面客户端，支持拖拽识别、导出文件等。
SGLang × RoleBasedGroup（RBG）：打通大模型推理PD分离架构规模化落地的“最后一公里”
PD分离架构对大模型推理部署意义重大，SGLang支持该架构且性能佳。但从测试到生产落地难，存在部署、资源、可靠性等问题。SGLang开源RBG项目，结合二者为PD分离架构生产化落地提供方案。
多模态BUG修复新SOTA：慕尼黑工大GUIRepair登上SWE-bench Multimodal榜单第一
自动化修复软件缺陷是长期目标，多模态问题修复受关注。慕尼黑工业大学团队提出GUIRepair，融合APR与GUI Testing知识，登上SWE - bench Multimodal榜单第一，为多模态软件自动修复开辟新路。
光计算如何走向实际部署？清华、上交提出光计算走向实用化的技术路线图
传统电子计算算力遇瓶颈，光计算成为下一代算力新方向。清华与上海交大研究团队联合在Nature Nanotechnology发表研究，提出国际首个光计算实用化统一评价框架与技术路线图，为光计算落地部署提供明确指导。
翁荔最新博客：我们可能高估了模型，却严重低估了那层“脚手架”
前OpenAI安全研究副总裁翁荔在新博客聚焦AI领域Harness Engineering。她认为Harness是决定模型在现实任务中走多稳、多远的‘脚手架’，并梳理其演进路线，也指出研究面临评估、安全等瓶颈。
Agent的自演进，被刚刚开源的AReaL 2.0按下了加速键
Agent 正从「会使用工具并完成任务」向「在使用中学习并改进方法」转变，但面临自演进难题。AReaL 2.0 上线，解决 Agent 服务侧问题，给出在线学习闭环方案，其价值已在实践中得到验证。
用AI复制人脑可行！MIT论文估算500亿美元、10到25年可实现
美国麻省理工学院研究生艾萨克·弗里曼团队论文指出，大脑仿真正从梦想变为可量化工程问题。关键技术加速发展，成本降低、算力接近需求，未来或可用于医疗等领域。