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社区供稿丨Jina-VLM：可在笔记本上跑的多语言视觉小模型
Jina AI发布2.4B参数量的视觉语言模型Jina - VLM，在多语言视觉问答任务达SOTA。它引入注意力池化，连接视觉与语言基座，处理问答等任务，对硬件要求低，多项测试表现优，还介绍架构、训练策略和上手方式。
第二代InfLLM开源，同尺寸快三倍！零参数，可训练稀疏注意力
新智元报道，清华、OpenBMB和哈工大提出零额外参数、训练高效的原生稀疏注意力框架InfLLM-V2，仅用5B长文本词元就能完成训练，相比稠密注意力机制有显著加速，性能接近传统稠密模型。
究竟会花落谁家？DeepSeek最新大模型瞄准了下一代国产AI芯片
近期，DeepSeek发布V3.1新模型，采用全新混合推理架构，在多任务表现上有提升。它采用UE8M0 FP8，或为国产推理芯片优化机制。国内多家厂商新一代AI芯片支持FP8，未来国产大模型或针对其专门优化。
3.9K Star！Inkeep 把 AI 原生 Markdown 编辑器做成了开源项目！
Inkeep 团队开源 OpenKnowledge，这是真正为 AI 设计的知识库工具，已获 3.9K Star。它有所见即所得、AI 协作等亮点，还基于 Git 同步，保障数据安全，值得 Markdown 工具使用者关注。
人形机器人终于学会洗碗了
Figure机器人学会洗碗，用的是叠毛巾和分包裹同款Helix架构，无新算法和特殊工程，仅增加新数据。该架构是端到端“视觉 - 语言 - 动作”模型，同一系统增数据就能学新技能。
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。
ICLR最佳论文：Transformer天生简洁
2026年ICLR最佳论文对Transformer做深度思维体检，指出其架构真正威力在于描述概念时比RNN等简洁指数级甚至双重指数级，但验证其内部逻辑计算成本高昂，为解释其能力开新窗。
智源发布 2026 十大 AI 技术趋势：世界模型成 AGI 共识方向
2026年1月8日，智源研究院发布《2026十大AI技术趋势》，指出AI演进核心从语言学习转向理解物理世界秩序。报告阐述了AI从数字迈向物理世界的三条驱动主线，并给出十大趋势，为行业提供布局锚点。
用多模态LLM超越YOLOv3！强化学习突破多模态感知极限｜开源
华中科技大学、北京邮电大学等多所高校研究团队共同推出纯多模态开源LLM——Perception-R1，该模型用强化学习优化视觉感知，目前论文和代码均已开源，其在视觉任务上表现出色，为后续研究提供强大baseline。
给Agent加上知识图谱，开源版Palantir
Semantica是LLM、向量库与Agent框架下的语义/上下文层，能把碎片化企业数据变成结构化、可查询的上下文图与知识图谱。介绍了其面向对象、功能、优势、使用方法、架构等内容。