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Kotlin Multiplatform 评估：跨平台开发中的优势与权衡

文章评估了 Kotlin Multiplatform（KMP）在跨平台开发中的优劣势。KMP 可共享代码，编译成原生代码获出色性能，保留原生 UI 选项。虽生态小、有学习曲线等问题，但 Netflix 等大公司已用，未来潜力大。

快手开源多模态Keye-VL 1.5，为8B视频理解最强模型，公开3大核心创新技术。它靠Slow-Fast视频编码等，在20+基准屠榜。在多类基准测试和内部测评中表现优异，将业务经验沉淀到开源社区。

文章对昇腾 910B 大模型进行实测，对比 vLLM Ascend 与 MindIE 在实际推理场景中的性能差异。通过 GPUStack 平台测试多种模型，结果显示两者在不同部署场景各有优势，vLLM 适合单卡小模型，MindIE 适合大模型多卡部署。

上海人工智能实验室等单位提出SurveyForge框架，能自动化生成高质量学术综述论文。它有双数据库协同驱动的大纲生成机制、学者导航代理SANA和并行生成与协调机制。还有SurveyBench评估框架，实验显示其效果好，应用前景广。

MonkeyOCR采用SRR三元组范式，简化多工具管道，避免整页文档处理低效率。与MinerU、Gemini 2.5 Pro等对比，性能表现优，处理速度达0.84页/秒，但对扫描件效果欠佳，架构含多模型，可通过特定地址测试。

6月6日，小红书hi lab团队首次开源文本大模型dots.llm1，采用MIT许可证。该模型激活参数量140亿，总参数量1420亿，上下文长度32K。训练资源不到Qwen2.5 72B的四分之一，在多个测评中表现出色。

近期基于扩散模型的视觉 - 语言模型 LaViDa 出现，它继承扩散语言模型优点。与自回归模型不同，扩散模型能并行、处理双向上下文。LaViDa 在多任务测试有竞争力，推理蒸馏和文本填空表现好，还能权衡速度与质量。

本文深度访谈多邻国联合创始人及CTO Severin Hacker，探讨其“AI-first”策略。多邻国自成立就确立该理念，AI提升内容创作效率、实现新功能，在运营多方面应用，还分享早期教训、产品策略和团队文化等。

2025年IEEE国际机器人与自动化大会（ICRA 2025）落幕，公布最佳论文等奖项。上海交大卢策吾团队获人机交互最佳论文奖，新加坡国大邵林团队获机器人操作与运动最佳论文奖，大会竞争激烈，共收3000余篇投稿。

香港科大等研究者联合提出MMLongBench，用于评估多模态模型长文本理解能力。它覆盖5大类型任务的16个数据集，对46个模型测试显示，闭源和开源模型在长上下文任务均面临挑战，OCR和跨模态检索能力是瓶颈。