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两周复刻DeepSeek-OCR！两人小团队还原低token高压缩核心，换完解码器更实用

两人小团队仅用两周复刻DeepSeek-OCR，复刻版DeepOCR还原其低token高压缩核心优势，还在关键任务上追上原版表现。它完全开源，无需大规模算力集群，训练方案适配中小团队。

现有深度研究系统依赖文本网页数据，忽视多模态文档知识。华为Doc - Researcher系统解决多模态文档解析不足、检索策略有限、缺乏深度研究能力等问题，含多模块，能处理复杂多模态任务。

传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok，用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer，实验显示其性能优异。

INSAIT、复旦大学等联合提出ObjectRelator框架，让AI精准匹配不同视角下同一物体，实现跨视角统一表征与理解。它在Ego转Exo和Exo转Ego任务上超基线模型，已被ICCV 2025接收，代码开源。

由多方联合举办的‘2025深圳国际金融科技大赛’9月26日开赛。大赛已办七年，本届设人工智能、数据分析赛道，响应国家号召，为学生搭实践平台，设50万奖金，9月26日起高校学生可报名。

OpenAI发布可视化工作流构建器AgentKit，LangChain创始人Harrison Chase写文解释为何不做。他指出工作流与智能体不同，可视化工作流构建器有门槛高、难管理等问题，还给出不同复杂度问题的解决方案。

国庆前智谱AI发布新一代旗舰模型GLM-4.6并将开源，它在多方面提升，如编码、上下文长度等，评测性能佳，token消耗降低。经实测，其代码、研究、开发等能力强，成全球开源AI领域重要力量。

在智能计算和网络演进背景下，北大刘古月课题组聚焦网络研究。其 5 篇论文入选 ACM SIGCOMM 2025，从架构、数据、运维、安全四个维度形成技术闭环，推动新一代网络系统发展。

LeCun团队提出LLM - JEPA，将JEPA自监督学习架构从视觉扩展到LLM。它能提升性能和鲁棒性，在多模型和数据集验证有效，但有训练开销大、泛化性不足等局限。

OpenAI发论文揭示语言模型出现幻觉的根本原因，即训练和评估过程奖励猜测而非承认不确定性。预训练阶段就埋下幻觉种子，后训练阶段‘考试机制’强化幻觉，还给出改评分规则的解法。