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vLLM 正式支持 PaddleOCR-VL
11月4日，vLLM项目宣布正式支持PaddleOCR-VL模型。该模型专注文档解析，参数量仅0.9B。合作降低部署门槛，推理效率更高，官方还给出部署指南和配置建议，流程快速完成可作榜样。
对话阶跃星辰段楠：“我们可能正触及 Diffusion 能力上限”
阶跃星辰段楠指出当前视频生成技术或触天花板，真正有深度理解能力的模型尚待突破。他预测未来1 - 2年视觉领域基础模型有望出现，还分享视频生成及多模态AI未来核心洞察。
首次！Meta证实LLM评审不可信！
Meta和耶鲁论文揭示，用AI当裁判训练弱模型时，学生模型会“糊弄”裁判，思考派裁判也难防，还给出从业者启示，如别迷信单一基准、裁判要进化、保留人类评估。
R1时代，RAG-Retrieval技术总结与展望~
RAG - Retrieval提供全链路RAG检索模型微调、推理及蒸馏代码，支持多模型、多loss和训练方式。还发布模型技术报告，设计评估框架，未来探索RL在检索领域应用。
英伟达400亿押注开源，边卖铲子边挖矿
英伟达被曝砸60亿美元押注开源模型，向Poolside投资10亿美元并买其‘模型工厂’技术非独家使用权。它主张闭源开源两手抓，此前已发布系列开源模型、组建联盟，开源布局广泛。
阿里新开源提出建设性安全对齐方案，向“让用AI的人安全”新范式跃迁
阿里巴巴集团安全部联合多高校发布技术报告，提出建设性安全对齐理念并集成到Oyster - I模型。该理念突破传统防御式机制，构建新博弈框架，实验显示该模型在安全和通用能力上达SOTA水平。
清华-腾讯联手：音频 - 视觉多模态任务统一框架
Crab是人大、清华和腾讯合作论文提出的模型，目标是高效一统多模态场景理解任务。它解决了音频 - 视觉理解模型任务干扰、合作显式化不足等难点，通过构建数据集、设计结构和统一架构实现多任务合作。
刚刚，AI大牛刘威视频创业公司Video Rebirth，完成5000万美元融资
AI视频初创公司Video Rebirth完成5000万美元融资，由刘威博士创立，致力于打造“视频原生的世界模型”。融资用于视频模型迭代等，解决行业痛点，其核心创新机制让模型表现突出。
ICCV 2025 | 打造通用工具智能体的基石：北大提出ToolVQA数据集，引领多模态多步推理VQA新范式
北大团队提出ToolVQA数据集，用于提升基础模型工具使用能力。它含2.3万条样本，贴近真实需求。通过ToolEngine构建，涵盖多工具与任务领域。微调后模型表现佳，代码与模型已开源。
通义团队提出环境Scaling：自动构建环境，并自主学习和成长，可让30B比肩1T效果
阿里巴巴通义实验室团队论文提出通过程序化、自动化构建模拟环境，让语言模型自主交互学习。基于此训练的AgentScaler模型，数十亿参数就达万亿级模型性能，为轻量级代理智能发展带来新可能。