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Paddle OCR走到了尽头，Unlimited OCR一次读40 页
百度开源的Unlimited OCR把解码器里全部attention层换成R - SWA，模型只记128个token，能一次性读完40页文档。相比DeepSeek OCR，它在精度、速度上表现更优，训练成本低，适用范围广。
AI越用越聪明，自主+自进化是关键拼图丨盛大邓亚峰EverMind@AIGC2026
在AIGC2026峰会上，盛大集团邓亚峰指出，AI范式从Chat转向Agent，未来AI需“自主”与“自进化”，长期记忆是关键。EverMind团队基于此研发相关技术，成果显著，还提出个人记忆主权等观点。
挺搞笑，MiniMax模型就是不认识「马嘉祺」
网友发现 MiniMax 模型不认识「马嘉祺」，不同接口和平台均能稳定复现。这或因训练数据清洗和分布问题，使特定词汇生成异常。论文指出 tokenizer 机制缺陷或致模型异常，问题不会随参数规模增大消失。
首个测试时共进化合成框架TTCS：在「左右互搏」中突破推理瓶颈
厦门大学DeepLIT课题组提出全新测试时课程合成框架TTCS，不依赖外部标注，通过生成器与求解器共进化博弈合成课程数据，解决测试样本过难导致的训练坍塌问题，实验显示其推理能力提升显著。
智普入局OCR! GLM-OCR 0.9B 也杀进来了~
OCR是上古任务，如今大模型纷纷入局，用1B以下小参数模型搅动解析市场。GLM-OCR能做文本识别等，采用三级架构，有两阶段流水线及训练机制创新，在多场景表现出色。
5 分钟搞懂开源大模型选型核心维度，16G显卡也能选对
文章以作者自身经历引入，指出开源大模型选型易陷入‘越大越好’误区。讲透选型4个核心维度，含实操步骤与避坑指南，还介绍选后评估方法，助新手快速锁定适配模型。
4680电池的大饼，马斯克不想画了
特斯拉死磕4680电池五年多后低调退堂鼓。韩国L&F供货合同金额减值超99%，几乎等同项目黄了。原因或与Cybertruck销量不佳有关，且4680电池在掺硅负极和干法电极上进展缓慢。
LLM协作告别文本形式：直接“脑对脑”，Cache-to-Cache实现语义瞬时传输
现有多LLM系统依赖文本通信，效率低且易失真。论文提出Cache - to - Cache（C2C）范式，让LLMs通过KV - Cache“脑对脑”交流，实现高效精准语义传输，在多类任务中提升性能与效率。
老思维做 Agent，没戏！云厂商们又想憋大招了
企业落地 Agent 经历快速演化，自主性 Agent 成新趋势。云厂商起初推 AI Infra，现转以 Agent 应用为中心开启 Agent Infra 赛道竞争，虽已布局但新开发范式未成型，未来需产业链协作迭代。
忘掉大模型，微软实证：小模型才是Agentic AI的未来！
过去两年大模型在数学竞赛题上靠Test - Time Scaling发展遇天花板。微软rStar2 - Agent让14B小模型学会‘写代码→跑结果→改思路’，表现出色。还介绍了其基础设施、算法、训练配方等方法。