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JinaVDR: 一个图文混排文档搜索任务的基准集
现有文档检索基准大多只考虑纯文本，难以处理含图表等视觉信息的文档。JinaVDR 应运而生，它是图文混排文档搜索基准集，含多语言、多领域数据，可评估模型在复杂视觉文档的检索性能。
Linux之父彻底入坑AI！Claude Code写内核，性能暴涨3倍
本文报道Linux之父Linus Torvalds在Linux官方内核仓库新增带LLM后缀的分支，他指导Claude Code参与内核内存管理模块的代码编写、测试和文档撰写，优化后多线程读取性能暴涨3倍，还借助AI梳理十年前的旧代码，挖出3个隐藏多年的Bug，打破了Linus此前对AI的质疑。
刚刚，Dexbotic开源！VLA性能+46%，机器人叠盘子100%成功，统一具身智能底座
Dexmal原力灵机开源的Dexbotic是具身智能VLA模型一站式科研服务平台，可提供基础设施。其预训练模型在多仿真器中提升传统VLA策略，还推出开源硬件DOS - W1，覆盖训练需求，架构有创新。
CMAME | 西安交通大学海春龙、梅立泉等：基于分层神经网络的在线多保真度数据融合
在工业应用中，高保真数据获取成本高，低保真数据准确性不足。本文提出基于分层神经网络的在线多保真度数据融合方法（OMA - HNN），含MA - HNN和在线渐进采样框架，经测试验证了其有效性和实用性。
性能翻番背后：讯飞与昇腾，如何用国产算力炼就大模型？｜甲子光年
在全球AI竞争激烈背景下，科大讯飞与华为昇腾深度合作意义重大。双方合作历经四阶段，实现性能提升与技术突破，还通过软硬件协同构建AI自主发展竞争力，加速大模型行业落地。
真·养虾！3步让龙虾边聊边进化，不用GPU不用数据集就能强化学习
程序员给智能体套在线强化学习系统MetaClaw，把用户与AI对话变训练数据。它基于Kimi - 2.5，用SkillRL框架，不依赖本地GPU，训练交Tinker云平台，三步即可上手。
刚刚，全球首个GB300巨兽救场！一年烧光70亿，OpenAI内斗GPU惨烈
为争夺有限GPU，OpenAI内部争斗激烈，2024年算力投入70亿美元仍不够。微软发布全球首台GB300超算专供OpenAI，可让万亿LLM数天训完。OpenAI建立资源分配机制应对挑战。
清华团队：1.5B 模型新基线！用「最笨」的 RL 配方达到顶尖性能
清华团队用两个 1.5B 模型证明，用最基础的 RL 配方可达到小模型数学推理能力 SOTA。单阶段训练加固定超参数实现 SOTA 性能且省一半算力，训练曲线还很平滑。
SMO | 西工大宁晨伽、张伟伟等：基于共享并行神经网络架构的多精度气动融合方法
高可靠性气动数据降本增效是关键命题。本研究总结主流多精度建模方法，提出基于共享并行架构的融合策略，区分公共与私有特征，提升融合框架表征能力，还通过算例验证方法有效性。
黄仁勋台上最强GPU炸场，台下感叹“中国芯片爆发”，瞄准6G投资诺基亚
英伟达发布会上，黄仁勋官宣新GPU Vera Rubin，还谈及中国芯片爆发，夸中国模型成果显著。此外，英伟达公布量子计算、6G通信等领域布局，与诺基亚合作入局6G并投资，不过各领域均面临竞争。