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「CV 铁三角」落定Meta，视觉 AI 如何向多模态演进？
Meta 高薪挖来「CV 铁三角」引关注，其研究成果与视觉 AI 向多模态演进路径高度贴合。他们过往十年协作，研究涵盖 S4L、BiT、ViT 等，构建起现代多模态 AI 基础框架。
开源版MetaQuery来了！OpenUni用1.1B参数媲美BLIP3-o-8B，数据代码完全开源
南洋理工大学 S-Lab 和商汤科技团队推出开源版 MetaQuery——OpenUni，仅 1.1B 参数达 8B 模型性能，代码、权重、数据全开源。它架构极简、参数高效，还继承了多模态理解能力。
国产GPU又杀出一匹黑马！成立不到一年，两款芯片量产落地
在国产算力从‘技术可用’向‘场景好用’转型时，成立不到一年的芯桥半导体携Sinexus X200、S200系列国产高性能GPGPU产品杀入战场，构建全栈式解决方案，适配多行业场景。
多模态Deep Research，终于有了「可核验」的评测标准
俄亥俄州立大学与 Amazon Science 等联合发布 MMDR - Bench，将多模态 Deep Research 评估拉到可核验标准。它含 140 个专家任务，覆盖 19 领域，把评估拆成 3 段管线、12 指标，强调过程证据链。
让两个大模型「在线吵架」，他们跑通了全网95%科研代码｜深势发布Deploy-Master
科学计算领域开源软件多，但多数无法直接运行，制约可用性。Deploy - Master 针对此开发，通过搜索筛选工具、双模型博弈构建，将部署成功率提至 95%以上，为 Agentic Science 提供行动基座。
菲尔兹奖得主：AI现在主要靠「抬杠」突破重大数学猜想
1998年菲尔兹奖得主Gowers发现，最近AI在数学界的轰动突破，如雅可比猜想、Erdős单位距离猜想等，多靠“找反例”实现。他指出AI热衷此，因知道得多且试得起，但目前缺“嗅觉”。
The Batch: 906 | AI 巨头分担维基百科的成本
维基百科成立25周年，维基媒体基金会与Amazon、Meta等多家AI公司达成合作，推出Wikimedia Enterprise计划，允许合作方高速大规模访问数据。维基百科需资金支持，AI公司也需其数据训练模型。
SGLang Model Gateway 0.2 发布：企业级一体化AI原生编排
市面上一体化AI原生编排方案稀缺，Oracle和SGLang团队推出SGLang Model Gateway 0.2。它从SGL - Router重构而来，核心能力升级，架构分三层，部署灵活，还支持Kubernetes集成和向后兼容。
新晋诺得主警告：别做梦了，AI难有「经济奇点」！
新晋诺奖得主Philippe Aghion早在2017年就剖析AI对就业与增长的影响，强调它并非奇点催化剂，而是受「鲍莫尔成本病」制约的工具。他认为AI是自动化进程的最新形态，其对经济增长的促进作用或受限。
美团开源Agentic新王，速度拉满，工具调用打爆Kimi？
周末美团开源LongCat - Flash大模型，参数量560B，推理速度达100 token/s，成本低，在Agent工具调用表现超Kimi - K2。它有Zero - Computation Experts和ScMoE创新，不过市场表现未获太多认可。