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MinerU又开源了！这次专治OCR跨页失忆症

文档解析领域，MinerU团队开源了专门给OCR结果做“后处理”的4B小模型MinerU - Popo。它能把碎成一页一页的OCR结果重新拼成文档级结构，解决了当前OCR跨页逻辑断裂问题，且效果和成本优势突出。

本文探讨AI时代读书投入产出比变化。指出很多书不必读完，印刷术与AI影响不同，AI降低加工成本，但认知成本省不掉。读书收益分信息和结构两部分，结构无法外包，选书能力也更重要。

大模型落地进入深水区，企业级软件底层逻辑发生“脱胎换骨”变化。以特赞提出的GEA架构为例，企业软件竞争从模型能力转向认知结构，价值结构、引力中心等都在改变，软件订阅也从席位转向决策。

AI视频生成中，依赖抽象语义控制的创作因缺乏统一条件表征而困难。字节与港中文团队提出Video - As - Prompt框架，引入‘视频参考’范式，实现抽象语义下可控视频生成范式统一，代码和数据集已开源。

近年来，大型语言模型虽能力强但有局限，研究者构建基于LLM的智能体系统。此综述论文提出系统、统一分类法梳理智能体推理框架，建立统一描述语言和通用算法，分析其在不同场景表现与评估方法。

麦吉尔大学团队提出新方法LLMSynthor，让大模型成结构感知的数据模拟器，为隐私敏感、数据稀缺场景生成不泄密的高质量替代数据。它通过结构推理、统计对齐等步骤实现，有理论保障，多场景实测效果佳。

字节UXO团队设计并开源统一框架USO，解决图像生成多指标一致性问题。它能统一看似孤立任务，实现单任务和组合任务的SOTA，弥补了主体保持和风格迁移短板，性能领先，还采用新范式及算法。

大概念模型（LCM）是自然语言处理新范式，侧重结构化推理和理解，与 LLM 不同。它依赖结构化知识，可模拟专家思维，解决当前 AI 缺陷，文章还介绍其架构、应用、局限，探讨与 LLM 结合的未来发展。

为解决开源模型在仓库级代码理解上的能力瓶颈，蚂蚁全模态代码算法团队提出 CGM 架构，融合仓库结构与语义信息。CGM 首创图结构与语言模型融合的对齐框架，还搭配了 GraphRAG 框架，在多个代码任务中表现出色，且相关资源均已开源。

面对Anthropic的竞争和内部资源分散问题，OpenAI计划将ChatGPT、Codex和浏览器整合为超级桌面应用，以实现All - in - One。转型有“Agentic”能力亮点，但面临组织、商业、安全挑战，还收购Astral等公司助力。