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41个榜单SOTA！智谱最新开源GLM-4.5V实测：看图猜地址、视频秒变代码
智谱基于GLM - 4.5打造的开源多模态视觉推理模型GLM - 4.5V，在42个公开榜单中41项夺得SOTA。其功能丰富，玩法升级，还为企业与开发者提供高性价比方案，是100B参数级SOTA标杆。
通义实验室大火的 WebAgent 续作：全开源模型方案超过GPT4.1 , 收获开源SOTA
WebAgent续作《WebShaper: Agentically Data Synthesizing via Information-Seeking Formalization》提出对information-seeking任务形式化建模，设计训练数据合成方法，全开源模型方案在GAIA评测获SOTA表现，还补足了训练数据不足问题。
谢赛宁团队新作：不用提示词精准实现3D画面控制
谢赛宁团队新发布的Blender Fusion框架，结合图形工具 (Blender) 与扩散模型，让视觉合成不再仅依赖文本提示，实现精准画面控制。其核心是对现有技术高效组合，还透露两项训练技巧提升泛化性。
多模态模型具备“物理推理能力”了吗？新基准揭示：表现最好的GPT-o4 mini也远不及人类！
来自多机构研究人员构建PhyX基准测试，评估多模态模型物理推理能力。测试显示，即便表现最佳的GPT - o4 mini准确率仅45.8%，远不及人类的75.6%，且模型在多方面存在结构性缺陷。
去掉像素中介！上海交大让AI边看边想边画，用同一个“大脑”跨模态推理
上海交大等团队提出LatentUM架构，摒弃像素解码中介，在共享语义潜空间跨模态思考。它用MBAQ技术转化视觉特征，设计MoME架构，还能自我反思、规划路线、模拟世界演变，表现出色。
生成式推理再排序，可能会是LLM4RecSys的新突破口吗？
Meta AI研究者尝试把推理模型引入推荐系统再排序阶段。论文通过监督微调等赋予模型推理能力，超LLM4Recsys标杆。中期内化物品语意ID，生成推理路径，推理赋能再排序，披露重排序提升空间。
规模化人工判断：Dropbox 如何借助大语言模型优化 RAG 系统标注
为提升 Dropbox Dash 生成回复的相关性，工程师采用大语言模型辅助人工标注。该方案解决了纯人工标注的局限，通过人工校准大语言模型标注的方法，为 RAG 系统提供了有价值参考。
告别VAE压缩损耗，南京大学用DiP让扩散模型回归像素空间，实现10倍加速与SOTA级画质
南京大学、腾讯优图实验室和新加坡国立大学发布DiP框架，即将开源。该框架不依赖VAE，仅增0.3%参数量，推理提效10倍，在ImageNet获1.79的FID分数，解决扩散模型在像素空间难兼顾质效的问题。
这款开源AI卡片笔记，让我果断卸载了Obsidian！
开源君推荐开源项目Blinko，它是自托管、AI驱动的个人笔记工具，主打“快”与“智能”，将RAG技术和LLM能力融入笔记管理，数据自主可控，适合注重数据安全和知识管理的人。
AI+直播的新玩法! StreamDiffusionV2让创意零延迟
生成模型改变直播行业，但此前模型难保证时间一致性、有延迟等问题。加利福尼亚大学推出StreamDiffusionV2，通过智能调度和缓存机制优化，支持多GPU并行，可灵活调画质和延迟，实现实时直播。