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小模型也能精确计算：WorldModel-Qwen的推理时代码执行实验
开发者bigattichouse让Qwen - 0.6B小模型推理时生成并执行WASM代码获计算结果。最初尝试加标签生成Python代码效率低，后用WASM，创建三层架构。虽结果未完美，但接近，还通过Gemini审查验证。
Manus高溢价收购背后，是Agent开发落地困境
近期Meta 20亿美元收购Manus引发关注，暴露Agent开发落地难题。阿里云百炼升级“1+2+N”体系，“N”组件解决数据、安全等问题，“2”提供新开发范式，“1”深挖模型服务工程，还发布企业版助力落地。
毫无征兆！DeepSeek R1爆更86页论文，这才是真正的Open
两天前，DeepSeek悄无声息把R1论文从22页更新到86页，将其升级为开源社区可复现的技术报告。新论文干货多，如精确数据配方、基础设施说明等，且多项实力媲美甚至赶超OpenAI等闭源模型。
上交大 × 华为小艺推出LoPA：7B扩散语言模型单样例1000+ tokens/s！
上海交通大学DENG Lab联合华为小艺团队提出无需训练的解码算法LoPA，配合自研的LoPA - Dist分布式推理系统，显著提升扩散大语言模型（dLLMs）的推理并行度和吞吐量，将推理效率推向新高度。
1B参数，0.21秒识别，0.3%错字率：混元OCR拿下7项SOTA
腾讯开源模型 HunyuanOCR 在权威榜单 OmniDocBench 上霸榜，虽仅 1B 参数，却在 7 项任务击败众多大模型。它解决传统 OCR 流水线及通用大模型痛点，通过独特架构和训练方法实现高效准确识别。
强化学习 AI 系统的设计实现及未来发展
本文是阿里巴巴算法专家曹宇在AICon 2025北京站的分享。从RLHF系统出发，结合实践展示RL系统现状与发展，探讨超大规模RL方向，涉及理论、业界实践、开源生态等，还介绍了AICon北京站活动。
单条演示即可抓取一切：北大团队突破通用抓取，适配所有灵巧手本体
在灵巧手通用抓取研究中，传统强化学习面临挑战。北大及BeingBeyond团队提出DemoGrasp框架，以一次成功抓取演示轨迹为起点，通过编辑轨迹适应不同物体与姿态，提升学习效率和真机性能，实验效果出色。
DeepSeek-OCR降本增效，10×暴力压缩还能读得清
Deepseek - OCR模型发布，通过光学压缩技术解决长文本处理的计算效率问题，能控制大模型token消耗成本。介绍了其架构设计、数据引擎及训练流程，还展示其用较少token超越现有模型的能力。
告别 260 亿美元的低效投入，HappyRobot 为物流业配置 “AI 调度员”
HappyRobot为物流市场搭建AI-native平台，切入“voice agent + 通信自动化”领域，打造“数字员工”。它能提升沟通效率、降低成本，已获6200万美元融资，还尝试拓展至其他行业。不过，也面临AI价值兑现不对称等潜在风险。
DeepSeek开源的不仅仅是个新OCR模型。。。
DeepSeek开源3B参数的新OCR模型，重新思考AI处理长文本方式，用视觉token压缩文本信息。核心组件有DeepEncoder和DeepSeek3B - MoE解码器，实验效果好，成本降低，还解决了一些算法和工程问题。