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阿里开源SmartResume，简历解析无需手工
阿里在Hugging Face和ModelScope上开源智能简历解析系统SmartResume，能将多种格式简历转为结构化数据，分三阶段工作，性能优于基线方法，为HR和开发者提供工具。
POF | 西北工业大学马榕池、高传强等：基于预解分析的圆柱绕流最优射流控制位置对雷诺数依赖性研究
本文提出预解分析有效增益指导控制位置量化设计方法，发现不同雷诺数下最优控制位置关系式，挖掘出射流与主流掺混作用的流动机理，即射流在科恩达效应有效行程内到分离点可最佳抑制涡脱。
刚刚，全球AI生图新王诞生！腾讯混元图像3.0登顶了
LMArena竞技场发布文生图榜单，腾讯混元图像3.0夺冠，超越谷歌、字节和OpenAI等模型。它是原生多模态模型，语义理解强，核心技术独特，经多阶段训练，效果能与顶尖模型媲美。
一篇大模型Agentic框架到应用最新综述
这是首篇系统拆解“大模型Agentic推理框架”的综述，不聊训练，只聚焦如何把LLM组织成会思考、协作、调工具的Agent，横跨科学发现、医疗、软件工程、社会经济模拟四大战场，给出统一语言、视角和评测。
Notion 3.0 ｜AI转型最成功的互联网产品是怎么做的？
Notion更新3.0，可视为有所有上下文的通用Agent产品，能调用顶尖模型。它有基础AI能力，如选模型、加上下文等，还升级了Agent创建、MCP等功能，依托生态让提示词可变现。
We-Math 2.0：全新多模态数学推理数据集 × 首个综合数学知识体系
北京邮电大学、腾讯微信、清华大学团队提出We - Math 2.0，含知识体系、数据集及训练策略，可提升模型数学推理泛化能力。该成果在X上获关注，登Huggingface Paper日榜第一。
ICCV 2025 | 打造通用工具智能体的基石：北大提出ToolVQA数据集，引领多模态多步推理VQA新范式
北大团队提出ToolVQA数据集，用于提升基础模型工具使用能力。它含2.3万条样本，贴近真实需求。通过ToolEngine构建，涵盖多工具与任务领域。微调后模型表现佳，代码与模型已开源。
2.1K Star 本地实时数字人！阿里开源低延迟数字人系统，2.2秒实时响应！
阿里在GitHub开源轻量本地实时数字人对话系统OpenAvatarChat，摆脱高性能硬件依赖等问题。它平均回答延迟2.2秒，有100+预置形象，支持多模态交互，提供多种部署方式，适配多场景。
「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。
AI“压力面”，DeepSeek性能暴跌近30% | 清华&上海AI Lab
上海人工智能实验室等团队设计REST框架，在一个prompt里抛多个问题模拟多任务推理场景。测试发现即便顶级模型如DeepSeek - R1在“高压”下准确率也骤降，该框架能揭示模型差异，为评测提供新范式。