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阿里AI重组：集团CEO吴泳铭亲征！「Token为王」全面决战ASI
阿里宣布成立全新的Alibaba Token Hub（ATH）事业群，由CEO吴泳铭挂帅，收拢通义千问等团队。这标志阿里AI战略转向，告别技术至上，聚焦B端商业变现与算力应用，围绕Token构建工业化流水线。
MMLab@HKU 闪耀 CVPR 2025！与全球顶尖学者共话 AI 前沿
CVPR 2025 于 6 月 11 日至 15 日在美国纳什维尔举行，MMLab@HKU 携 24 篇高质量论文亮相。其还是三项国际竞赛的发起与主办方，主办六项前沿活动，研究成果展示了多领域进步。
显存暴降92%！哈工大为线性注意力开辟了新道路
哈尔滨工业大学等团队发现线性注意力性能不足根源是查询范数丢失等。基于此提出NaLaFormer，在ImageNet - 1K准确率最高提7.5%，超分任务峰值内存降92.3%，为线性注意力发展开辟新道路。
首篇，系统盘点扩散模型高危漏洞！看懂攻击方式和防御体系
随着扩散模型广泛应用，其安全问题凸显。天津大学团队论文系统梳理文生图模型攻击方式、风险类型、威胁场景与防御体系，指出当前防御不足，需建立更体系化防护体系。
仅2G内存可跑，刚刚，谷歌开源Gemma 3n，端侧原生多模态！
谷歌全面发布Gemma 3n，将多模态AI功能带入边缘设备并在Hugging Face开源。它原生支持多模态输入输出，针对设备端优化，内存占用低，采用开创性架构，Gemma系列质量也不断突破。
我的Agent系统设计思路
作者介绍内容生产系统newtype OS，以写Newsletter为例展示其运作，包括主Agent Chief的工作流程，如获取文档、制定大纲、分配任务等，还阐述使用AI工具的思路，后续将添加自我总结模块。
全新线性注意力范式！哈工深张正团队提出模长感知线性注意力！显存直降92.3%！
哈工深张正团队联合多团队发布论文，提出 NaLaFormer 框架，解决线性注意力两大核心缺陷，保持线性复杂度同时精度超越，在多任务表现出色，如超分任务显存降 92.3%。
UofT、UBC、MIT和复旦等联合发布：扩散模型驱动的异常检测与生成全面综述
多伦多大学、麻省理工学院等高校研究者合作完成长文综述，聚焦扩散模型在异常检测与生成领域的应用，梳理图像、视频等异常检测任务进展，提供分类体系，展望未来趋势。
Dify、n8n、Coze、Fastgpt、Ragflow到底该怎么选？超详细指南～
文章对比了Dify、Coze、n8n、FastGPT和RAGFlow五个主流平台，从功能、使用体验、应用场景等方面详细分析其特点，给出选择建议，还提醒考虑预算、技术能力等要素，帮读者选合适平台。
一行 Python，生成绝美城市地图海报！
开源君发现宝藏项目`prettymaps`，这是巴西开发者Marcelo Prates的开源作品，能从OpenStreetMap拉取数据画定制地图。它功能丰富，安装简单，可让普通人轻松进行地图视觉创作。