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以小博大，仅1.7B媲美gemini2.5-pro，达到SOTA文档解析性能
dots.ocr是多语言开源文档解析器，把布局检测和内容识别统一在视觉语言模型中，虽LLM仅1.7B参数，却达SOTA性能。介绍了其预训练三阶段及SFT阶段关键策略。
字节Seed新方法！开源8B代码模型：自己筛数据训练自己，同量级SoTA，还能超越百亿级对手
传统code大模型依赖人工筛选数据，成本高、效率低。而Seed - Coder团队让LLM自己筛选数据训练自己，打造8B参数轻量级开源代码模型，性能超百亿级对手，不过也存在通用和数学能力短板。
Meta 重磅提出「神经计算机」：模型即电脑
Meta AI和KAUST提出「神经计算机」概念，目标是让神经网络承担计算、内存、输入输出。论文给出完整框架并做原型验证，虽当前原型距目标差距大，但提出问题和定义框架意义重大。
具身Scaling Law押对了！独角兽新品1小时学会新任务，重复1800次成功率99%
具身智能独角兽Generalist推出新模型Gen - 1，它在精细任务上表现出色，成功率大幅提升、效率加快，验证了机器人领域的Scaling Law。研发团队重写数据处理架构，采用新技术提升性能。
比思维链准43%！逻辑脑+大模型直觉，推理可靠性大幅提升
中德研究团队发布成果，给大模型外挂「逻辑脑」，结合答案集编程与LLM，构建神经 - 符号框架，提升空间推理准确率，让AI能说清逻辑、跨任务迁移，迈向更可靠的通用推理。
Omni-Effects：首个统一多特效生成框架
Omni-Effects是面向多样化定制视觉特效生成的统一框架，结合纯提示词驱动与空间感知提示，可精确控制特效位置。构建Omni - VFX数据集验证其有效性，在复杂场景有高鲁棒性。
OpenAI 详解规模化低延迟语音 AI 的 WebRTC 架构
OpenAI 介绍为全球规模低延迟语音 AI 调整 WebRTC 架构，将传统媒体终结模型换为中继收发器架构，分离职责，避免复杂逻辑堆砌与转嫁。此架构为实时语音技术布局补充基础设施细节，对架构师有参考价值。
刚刚，OpenAI新Transformer火了！Astra架构首次曝光
OpenAI下一代Astra采用「循环深度」推理方法，思考Token减少但性能提升，不过其思考过程难监控。此前业界已对「循环Transformer」有研究，该架构适合数学编程任务，Astra实力获验证，GPT - 6或即将发布。
Claude的脑子里，也长出了一块「意识」
Anthropic论文研究Claude潜意识与意识，发现其内部有类似人脑功能分层，揪出J - space。经多实验验证其特性，还能用J - lens检验AI“心里话”，但离“AI有意识”尚远。
不只DeepSeek，阶跃等开源JetSpec：大模型解码提速近10倍
近期，DeepSeek 推出 DSpark，阶跃星辰提出 JetSpec，都关注大模型推理效率。DSpark 关注验证效率，JetSpec 提高有效 Token 生成率。二者切入点不同，但都显示大模型行业进入新阶段，推理效率成 Agent 落地基础变量。