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小扎的残酷算术题：砸6000亿搞AI，裁1.6万人省钱
路透社爆料Meta计划裁员20%约1.6万人，这或为其自2022年底以来最大规模裁员。与此同时，Meta在AI投入巨大，如6000亿美元建数据中心等，但模型表现不佳，如Llama 4反响平平、Avocado推迟发布。
腾讯纯文本LLM训视觉encoder，拿捏图表长视频，达到开源小模型SOTA！
腾讯开源Penguin - VL，直接用纯文本LLM训视觉编码器，跳出传统多模态拼接套路。在2B/8B紧凑参数规模的复杂任务中竞争力强，训练分三阶段，相关代码、模型等已开放。
Claude code让程序员消失，Anthropic却说用AI编程会让你变傻
Anthropic科学家实验发现，新手过度依赖AI编程，概念理解、代码阅读和调试能力显著退化，效率未提升。研究识别六种AI使用模式，指出主动思考才是技能形成途径，应保留人脑训练的“摩擦力”。
再见，人类程序员！OpenAI自曝：一行代码都不写了，100%用Codex
OpenAI研究员Roon称Codex已接管其100%代码编写工作，内部爆料还显示Codex助力三天搭服务器、三周推APP。Codex CLI更新至0.9+，但AI代码审查成难题，开发者和非开发者面临不同挑战。
非Transformer架构的新突破，液态神经网络的推理小模型只用900M内存
谷歌提出的Transformer架构基本垄断大模型，而初创公司Liquid AI研发的液态神经网络架构另辟蹊径。其发布并开源的LFM2.5 - 1.2B - Thinking模型，仅需900MB内存就能在端侧运行，性能优于Transformer架构模型，还降低了死循环生成比例。
专为小说、角色扮演等而生：元象开源泛娱乐场景底座模型
元象作为AI与3D技术服务公司，此次开源XVERSE-Ent系列中英双语大模型。它采用MoE热启动技术与三阶段训练策略，解决泛娱乐场景痛点，适配多元语境，有高部署性价比，为行业提供泛娱乐AI解决方案。
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。
成本不到8千美元！新浪微博1.5B小模型超越近万亿参数模型
新浪微博开源的VibeThinker - 1.5B模型，仅15亿参数、训练成本不足8000美元，却在顶级数学竞赛基准击败近万亿参数模型。它采用频谱到信号原则，分两阶段训练，性能出色，成本低且数据无污染。
微软深夜送出程序员节最“离谱”的礼物：让Mico接管你的Copilot
2025年10月23日，微软发布“Copilot秋季发布版”，将Copilot升级为“情境AI基础设施”，更新12项关键功能，最瞩目是新增角色Mico。它能反映情绪，是微软人机交互探索的延续，引发网友讨论。
大模型虽好，但恕我直言：在OCR面前，开源小模型更香
作者所在公司项目需处理大量纸质文档，起初考虑云端大模型API调用和开源大模型本地化部署，却因成本高、硬件要求高受阻。后经推荐调研PaddleOCR，其功能全、成本低、易用性强，最终被选为项目核心方案。