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免费AI办公套件真香，节省一大笔会员费

Genspark团队开源AI办公套件GenOffice，全平台免费无广告。它界面类似微软Office，零成本上手，AI能直接编辑文档。虽处Alpha阶段，但可切换多种模型，还给出了配置第三方模型的方法。

登上《Nature》子刊的研究显示，约翰霍普金斯大学团队开发的多模态AI模型MAARS，用深度学习处理原始MRI图像，实现对心源性猝死风险高精度预测，准确率达89%，还能辅助制定个性化医疗方案。

AI工具聚合平台Poe发布2025年1 - 5月人工智能模型使用趋势报告。显示模型市场份额消长明显，推理模型势头正劲，图像、视频、音频生成领域各有竞争态势，如DeepSeek降温，可灵成视频生成黑马。

Google DeepMind为Gemini 3 Flash推出Agentic Vision，让模型主动编代码操控图像，性能提升5% - 10%。该能力已上线，谷歌还计划扩展功能。这或许是受DeepSeek-OCR2刺激，两者技术路线不同。

OpenAI华人研究科学家陈博远完成MIT博士论文答辩。他不到4年读完博士，辅修哲学，是GPT图像生成核心成员和Sora视频团队成员，将推进世界模型技术，强调视觉世界模型对具身智能至关重要。

文章聚焦多模态长文档视觉问答，介绍现有LVLM - based和RAG - based技术路线及困境。提出MMRAG - DocQA方案，引入‘分层索引 + 多粒度检索’，设计双索引建模相关性与依赖，用互补策略实现证据互补。

谷歌开源 Python 库 LangExtract，能用大语言模型从非结构化文本提取结构化信息。它定位精确、输出可靠，支持多模型，适应多领域，还能处理长文档，通过示例介绍了使用方法。

Learn Claude Code是shareAI - lab开源教学项目，目标是让人理解AI编程Agent工作原理。它有12节课，每节加一个机制，逻辑清晰。配交互式Web平台，文档‘心智模型优先’，还提供后续项目助知识落地。

大模型记不住私有或实时信息，RAG 落地遇难题。AccurateRAG 是 Qualcomm 团队端到端工程方案，有 4 个模块化组件，在 6 个数据集上刷新 SOTA，解决 RAG 文档解析、检索和生成难题。

北大、UC San Diego 和 BeingBeyond 联合提出 Being-VL 的视觉 BPE 路线，先将图像离散化并「分词」，再与文本统一建模，能缩短跨模态链路、保留视觉结构先验，还介绍了实现步骤、训练方式等。