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3种主流AIPPT实现方式详解，最复杂的有开源方案。
文章介绍三种主流AIPPT实现方式。图片生成式能按需求画PPT，速度快成本低但难调整；网页编程式效果与模型和提示词相关，易调整、数据精准；模板式有盈利案例，用模板填内容，较可控但实现复杂，还有开源项目PPTAgent可参考。
美国具身也没成熟！PI：中国公司何必总当“中国版XX”｜RSS 2026
量子位参加RSS 2026后，发现国内外具身智能关注点有时差。会上听到不少与国内不同的判断，如北美具身智能公司未成熟，中国硬件领先。还探讨了世界模型与VLA、数据、全身智能及产业出海等问题。
PaddleOCR3.0全面开源！文档解析PP-StructureV3：PDF秒变高质量结构化文件！
在大模型与RAG技术发展下，结构化数据愈发重要。飞桨团队打造PP - StructureV3并随PaddleOCR3.0全面开源，它能将文档精准转为结构化文件，有精度高、能力多等优势，还介绍了使用方式。
HF日趋榜一！真端到端模型AutoDeco终结手动调参解码
大语言模型手动调参解码繁琐，腾讯AI Lab王琰团队联合港中大（深圳）唐晓莹教授团队推出AutoDeco架构，通过创新训练策略让模型动态预测解码参数，在多模型实验中表现出色且已开源。
用中等难度prompt做高效post training
近年来，RL后训练在LLM发展中至关重要，但传统方法效率低。本文提出PCL轻量级算法，通过动态选中等难度提示提升LLM后训练效率，经多基准实验验证其优越性，也指出方法局限与未来方向。
北大、字节跳动联手发布SWE-Swiss：一把修复代码Bug的「瑞士军刀」，完整配方直指开源SOTA
北大、字节跳动等联合研究提出SWE - Swiss配方，用于训练解决软件工程问题的AI模型。32B参数的SWE - Swiss - 32B在SWE - bench Verified上准确率达60.2%，各训练环节效果显著，模型和数据将开源。
AI操作有了“紧急刹车”！通义&自动化所AI决策诊断模型，GUI智能体纠错正确率SOTA
阿里通义实验室与中科院自动化所推出GUI - Critic - R1模型，能在GUI智能体操作执行前诊断决策，避免错误。介绍了其动机、方法、数据集及实验，证明该模型在生成判断和提建议方面有效。
开源框架让代码AI偷师GitHub！bug修复率飙升至69.8%，性能创纪录
MemGovern团队联合多高校团队提出MemGovern框架，将杂乱GitHub数据转化为AI可用的结构化记忆。它构建筛选净化流水线，采用先搜后看模式，实验显示能显著提升代码智能体的bug修复率，还具跨领域推广价值。
Meta发布Omnilingual ASR：支持1600+语言的开源语音识别系统
Meta发布全新自动语音识别系统Omnilingual ASR，支持超1600种语言，核心创新是零样本和少样本学习能力，降低小语种语音识别门槛。项目提供不同规模模型，安装调用简单，目前仅支持40秒内音频，数据集和项目均开源。
重构一个类，JVM竟省下2.9G内存？
文章复盘优化JVM内存的过程，仅重构一个类，堆内存从3205MB降至211MB。原设计用通用容器在海量数据下成“内存吞噬者”，新方案用FastUtil的Long2ObjectOpenHashMap和int[]，还详解了其原理和优势。