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三个月、零基础手搓一块TPU，能推理能训练，还是开源的

加拿大西安大略大学工程师暑期打造开源 ML 推理、训练芯片 TinyTPU。他们非专业出身，从基础学起。还介绍了造 TPU 原因、硬件知识、构建方法，及推理、训练的实现。

Anthropic举办‘Code w/ Claude’开发者大会，指出AI模型能力呈‘指数级’增长，多数企业开发模式却停留在‘线性’阶段。大会祭出三大杀手锏，包括更强底层模型、Claude Platform代理编排能力和Claude Code桌面端。

面壁智能开源MiniCPM-V 4.5多模态端侧模型，8B参数越级反超72B巨无霸，在多领域达SOTA。它首创高刷视频理解，性能强、效率高、适合端侧部署，还实现多技术创新，是开源端侧多模态AI的革命。

YC总裁Garry Tan开源GBrain，这是经实战检验的AI记忆中枢。它有真实数据规模、混合搜索架构等特点，核心工作流含实体检测等。技术选型有考量，还提供体验方式和技能包文档。

新研究量化推理模型时代提供更优答案的环境成本，研究人员估算14个开源权重的大模型碳排放，发现推理与排放存在权衡关系，还指出战略性部署可降低排放。

OCR 历经四次范式迁移，工业落地存在精度与参数量等矛盾。百度开源 PaddleOCR 3.0“三件套”，含 PP - OCRv5、PP - StructureV3、PP - ChatOCRv4，各有创新点，解决了多语种识别、版面还原等问题。

上海人工智能实验室开源MemVerse，这是首个面向智能体的通用多模态记忆框架。它将多模态信息与文本对齐到统一语义空间，首创‘双通路’架构与‘记忆蒸馏’技术，让智能体有终身记忆能力，在多模态任务中表现出色。

字节跳动推出开源多模态基础模型BAGEL，有70亿活跃参数。它在多模态理解排行榜超顶尖开源模型，文本到图像质量与SD3媲美，还具备世界建模等能力，文中介绍其方法、特性及使用说明。

2025年5月，滑铁卢大学等团队发布Paper2Poster系统，用大模型将论文自动生海报。它提出PosterAgent多智能体方法，分解析、规划、绘制优化三阶段，生成效果好且开源，不过也存在效率和创意不足问题。

opencode是开源CLI coding Agent，其与oh - my - opencode组合能让订阅的多个模型组队干活。还兼容claudecode，后台agent并行，lsp工具全开，有“ultrawork”魔法词，适合常切换用模型的人。