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狂涨10.3K star！最近爆火的微信记录训练专属数字分身，支持语音克隆，绝了！
在AI大模型时代，大家想让模型更个性化。最近GitHub爆火的开源项目`WeClone`，用微信聊天记录训练专属AI打造数字分身，还能语音克隆。它全链路覆盖、支持多模型，有隐私保护等特色，操作也有介绍。
北大、字节跳动联手发布SWE-Swiss：一把修复代码Bug的「瑞士军刀」，完整配方直指开源SOTA
北大、字节跳动等联合研究提出SWE - Swiss配方，用于训练解决软件工程问题的AI模型。32B参数的SWE - Swiss - 32B在SWE - bench Verified上准确率达60.2%，各训练环节效果显著，模型和数据将开源。
一文彻底看懂AI-RAN
文章介绍AI - RAN，即人工智能无线接入网，英伟达力推将GPU用于基站。AI - RAN有开拓市场、提升基站性能等作用。产业进展方面，英伟达联合多方推动，通信行业形成加入和自主探索阵营，其发展还面临诸多挑战。
“天下苦CUDA久矣！”KernelCAT率先掀桌，实现国产芯片无痛适配
中国AI产业与英伟达GPU及CUDA生态深度依赖，国产AI根基脆弱。KernelCAT作为AI Agent，能开发高性能算子，在昇腾芯片调优测试中表现出色，还能让国产模型在昇腾芯片上高效部署，实现35倍加速。
两个月前的预测成真：千问APP真的打通了阿里生态
近期AI圈动态频出，Google与沃尔玛合作搞AI购物，Anthropic发布Claude Cowork。而阿里千问App更快一步，1月15日成功接入淘宝、闪购等实现AI购物与办事。千问基于阿里生态打通内部，具备强模型与丰富生态优势。
AI用3年时光，来了解你！首个AI Clone长期记忆基准
现有AI记忆评测存在数据源单一、忽视变化本质、注入成本高等局限。开源学术社区QuantaAlpha联合高校团队提出CloneMem基准测试，构建合成人生，设计评测任务，实验发现简单方法在检索上更有效，记忆系统应还原信息。
1B参数，0.21秒识别，0.3%错字率：混元OCR拿下7项SOTA
腾讯开源模型 HunyuanOCR 在权威榜单 OmniDocBench 上霸榜，虽仅 1B 参数，却在 7 项任务击败众多大模型。它解决传统 OCR 流水线及通用大模型痛点，通过独特架构和训练方法实现高效准确识别。
AI Coding 的下半场，何去何从？
文章回顾AI Coding三年演进，指出2023年范式落地、2024年Coding Agent上位、2025年形态之争加速且CLI成主战场。分析项目“火爆”逻辑，提及市场数据背书，还探讨应用与模型关系及技术堆栈。
MoCa：首个大规模双向多模态表征模型
为解决VLM用于嵌入的痛点，中国人民大学等机构研究者提出MoCa框架，可将单向注意力VLM训练成双向多模态编码器。它分两阶段，实验效果好，未来可拓展模态、提升多语言适应等。
中国AI芯片迎「华为时刻」
国内AI芯片市场正经历变革，“去英伟达化”成热词。科技巨头推动自研，9月国产芯片捷报频传，性能追赶超越英伟达。这既因地缘政治致供应链风险，也是AI从训练到推理转变下的必然选择。