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百度0.9B参数模型登顶全球第一，聊聊PaddleOCR-VL背后的技术细节
百度PaddleOCR-VL模型仅0.9B参数，在OmniDocBench V1.5榜单获92.6分全球第一，在多能力维度达业界最佳，能处理109种语言。其采用两阶段架构，结合优质训练数据，实现高性能与低内存、快速度的平衡。
4000万样本炼出AI读心术，刷新七榜SOTA，最强「人类偏好感应器」开源
Skywork-Reward-V2全新发布，构建超高质量千万级人类偏好样本，刷新七大评测基准SOTA。8款模型覆盖6亿至80亿参数，小体积也能媲美大模型性能。团队引入多样大规模真实人类偏好数据，提升数据规模与质量。
智谱新模型也用DeepSeek的MLA，苹果M5就能跑
智谱AI上市后发布新成果，开源轻量级大语言模型GLM-4.7-Flash，API免费开放调用。该模型是30B总参数、3B激活参数的MoE架构，定位为“本地编程与智能体助手”，评测表现佳，采用MLA架构，多平台支持。
TileLang深入详解-第一章-GPU 体系结构复习
作者借长假学习 TileLang 并撰写此文，先复习 GPU 体系结构，包括计算与线程组织、存储层次、专用指令单元，接着介绍核心性能模型与优化原理，最后给出基于 TileLang 的基准测试实践。
AI编程里程碑！谷歌AI自己写代码惊呆工程师，GPU内核算法反超人类21%
谷歌AlphaEvolve的开源实现OpenEvolve自学写代码，在苹果芯片上进化出比人类快21%的GPU核函数。它自主发现多项优化策略，经多维度测试，性能显著提升，开启「AI为AI编程」新时代。
当世界模型不止「视频」该如何评估？WorldLens提出实用化评估新框架
生成式世界模型在多领域进展显著，但评估存在局限。WorldBench 团队构建 WorldLens 评测框架，从五个维度评测开源世界模型，其评测 EvalKit 已公开，可暴露模型能力边界与失效模式。
Agent记忆赛道大洗牌！LoCoMo-Refined重磅发布，主流记忆框架迎来核心检验
南京大学与上海人工智能实验室联合推出 LoCoMo-Refined，这是严苛的 Agent 记忆评测基准。它指出当前记忆评测基准有两大漏洞，在其标准下主流记忆框架得分普降，且相关数据集和评测脚本已开源。
Auto Research最后一块拼图，Frontier-Eng Bench登场，在工程闭环里死磕最优
Einsia AI旗下Navers Lab论文Frontier - Eng推出新评测范式Generative Optimization，搭硬核评测系统，覆盖47个横跨5大工程方向的任务。评测多种模型，结果显示gpt 5.4最稳健，但距资深工程师水平尚远。
三星研究院发布手机端侧大模型MeKi：基于Memory的LLM扩展新范式，支持旗舰手机端侧部署
三星研究院发布端侧大模型架构MeKi，提出用存储空间扩展模型容量、提升LLM性能的新范式。它利用手机ROM缓解内存压力，实现容量与性能提升。实验显示其性能、效率表现优，为边缘部署LLM提供新思路。
Temperature Scaling可大幅提高Test-Time Scaling瓶颈！
大型语言模型解决复杂推理问题时，测试时扩展（TTS）是提升性能的途径之一。但传统TTS依赖增加样本数量，性能提升有瓶颈。本文提出温度缩放新思路，实验表明其能大幅提升性能，还给出降低成本方法。