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Google内部文档深度解析与AI模式用户行为研究
文章基于Google 2024年泄漏内容数据仓库逆向分析，解构其排名流程，解析核心指标与E - E - A - T，还介绍AI模式用户行为研究，为SEO提供启发与检查清单。
让机器人在“想象”中学习世界的模型来了！PI联创课题组&清华陈建宇团队联合出品
斯坦福Chelsea Finn课题组与清华陈建宇团队联合提出可控生成世界模型Ctrl - World，可让机器人在“想象空间”预演任务。该模型使用零真机数据，提升下游任务指令跟随成功率。其相关论文已发布于arXiv平台。
视远·正心明智——机器之心2025年度AI榜单正式启动
2025 年人工智能浪潮依旧，大模型快速迭代，新应用形态不断涌现，国内 AI 发展也很精彩。机器之心精心策划 2025 年度 AI 榜单，涵盖最强技术实力企业等多个类别，企业可扫码申报。
开源共建重塑推理 Infra：从架构创新到生态协同，Mooncake的破局之路
大模型推理落地面临成本、吞吐、长上下文“三角困境”。开源项目Mooncake以“计算存储解耦”为核心，通过PD分离等技术提供底层支撑。直播邀请专家从多视角拆解其技术逻辑、开源价值与企业实践。
最强开源0.9B级OCR模型！本地Agent、知识库都有救了！
百度飞桨PaddleOCR团队开源多模态文档解析模型PaddleOCR-VL，参数量仅0.9B，对算力要求低。它在OmniDocBench V1.5榜单屠榜，经测试，能精准识别发票、图表等，适合本地环境与资源受限设备。
清华、快手提出AttnRL：让大模型用「注意力」探索
清华和快手团队提出新框架AttnRL，引入注意力机制提升过程监督强化学习效率与性能。它解决传统方法在分支位置选择和采样策略上的效率问题，实验显示在多基准测试中表现优异。
重磅！DeepSeek再开源：视觉即压缩，100个token干翻7000个
DeepSeek-OCR模型探索视觉-文本压缩边界，用少量视觉token解码出10倍以上文本信息。它在OmniDocBench基准上表现超GOT-OCR2.0，为LLM长上下文问题提供方案，还能处理多类图像与近100种语言。
以后手机不用插卡了？eSIM手机来了！
近期eSIM手机成热点，它用电子化数据文件替代物理卡片，无需插卡就能开通网络服务，让设备更轻薄。三大运营商获eSIM手机商用试验批复，暂不支持线上办理，苹果、华为等厂商机型将上市。
Anthropic 发布 AI Agent 上下文工程指南
今年6月Andrej Karpathy提出用「上下文工程」取代「提示词工程」。Anthropic发布工程博客呼应此观点，指出构建AI应用重心转向策划上下文。文章详述上下文工程重要性、有效上下文剖析、检索及长时任务应对技术等。
复旦、同济和港中文等重磅发布：强化学习在大语言模型全周期的全面综述
来自多所顶尖科研机构的研究者完成长文综述，总结大语言模型全生命周期的强化学习研究，阐述其各阶段应用策略，分析未来挑战与趋势，重点关注 RLVR 技术，有全生命周期梳理等三大贡献。