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Thinking Machines首款产品重大更新：K2 Thinking、Qwen3-VL都可以微调了
由前OpenAI CTO创办的Thinking Machines Lab推出的首款产品Tinker API有重大更新。取消候选名单面向所有用户，还可微调Kimi K2 Thinking，新增兼容OpenAI API接口，支持Qwen3 - VL视觉输入，降低模型训练门槛。
何恺明组三位本科生领衔！持续聚焦Flow模型，突破归一化流生成效率瓶颈
何恺明团队新作聚焦Flow模型，提出双向归一化流（BiFlow）框架，解耦前向与逆向过程，打破传统归一化流生成模型效率低下问题。三位一作是本科生，实验显示其速度和质量表现出色。
BookRAG：专治各种「层次化复杂」文档
BookRAG专为处理层次化复杂文档而生。传统RAG有两大盲区，而BookRAG在多模态长文档基准上刷新SOTA。它采用BookIndex×Agent - based Retrieval技术方案，效率高、可扩展性强，兼顾高精度、高召回、低成本。
不想买几百刀的 ChatGPT Pulse？这款开源替代 + 本地部署可以白嫖试试
MineContext是开源跨平台桌面应用，可把电脑操作变成“上下文记忆库”。它能自动收集信息、生成总结和待办等。有自动截屏、生成总结等功能，使用体验好，适合常忘工作内容的信息工作者。
突破视觉-语言-动作模型的瓶颈：QDepth-VLA让机器人拥有更精准的3D空间感知
视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）在机器人操控领域潜力大，但应对长时序或精细操作任务时性能下降，根源是缺乏三维空间感知与推理能力。中国科学院自动化研究所与灵宝 CASBOT 提出 QDepth - VLA 模型，提升了机器人空间推理与操控精度。
DragonMemory：16倍语义压缩，为RAG应用瘦身
介绍GitHub项目DragonMemory，它针对RAG应用上下文压缩，核心是Dragon v7模型，从序列维度压缩，压缩比达16倍。本地测试效果好，有图形界面，支持多格式文档，开源但非成熟商业产品。
振臂一挥，大半个具身机器人圈都来了！智源研究院：别藏了，谁贡献数据多，谁的大脑就更好用
2025智源具身智能Open Day上，智源研究院院长邀厂商共享数据，称谁家贡献多，具身大脑在其机器人上更好用。智源无商业包袱，开源数据、统一评测，布局具身大小脑体系，欲做具身智能“安卓”。
AAAI｜东方理工陈云天等：教会视频扩散模型“理解科学现象”，从初始帧生成整个物理演化
东方理工陈云天等团队在论文中提出让视频扩散模型学习“潜在科学知识”的框架，方法分三步，在流体和台风数据实验中表现超主流方法，展示生成式AI在科学建模的探索。
Meta「分割一切」进入3D时代！图像分割结果直出3D，有遮挡也能复原
Meta MSL实验室发布三维重建模型SAM 3D，其家族的两个新模型能将2D图像转为3D重建模型，性能优异。同时，此前投稿ICLR 2026的SAM 3也亮相，可克服传统模型局限，在多项任务中刷新SOTA。
当我深度体验完这个AI社交产品之后，我悟了。
作者深度体验小众AI社交产品Second Me，介绍玩法，包括建AI分身、设置形象、输入记忆等，还能让AI分身聊天破冰。它做减法，帮用户固定自我，让社交更有价值，是I人社交利器。