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刚刚，GPT-5.2满分屠榜，OpenAI十周年王者归来
OpenAI 十周年推出 GPT - 5.2 系列模型，包括 Instant、Thinking 和 Pro 版本。它在多方面表现出色，刷新多项基准测试 SOTA 水平，如 AIME 2025 获满分，在 GDPval 达人类专家水平。还在编码、视觉理解等能力上有显著提升。
斯坦福人均≈0.1张GPU！学术界算力遭「屠杀」，LeCun急了
学术界GPU荒严重，美国顶尖大学人均GPU少，与大厂差距大。如斯坦福人均0.14张，而微软等大厂数据中心算力惊人。这导致人才流向工业界，学术验证能力弱，但部分高校有改善措施。
AI工具已成为史上最大流量入口？
作者白杨SEO看到一张称主流AI工具成史上最大流量入口的图，提出质疑。他指出数据存疑，AI用户使用量远不及搜索，商业化也不成熟，还对比国内外AI搜索优化GEO差异，认为企业要提前布局。
下一代目标检测模型：3B参数MLLM Rex-Omni首度超越Grounding DINO，统一10+视觉任务
IDEA研究院团队用3B参数的Rex - Omni打破MLLM目标定位精度僵局。它统一视觉任务，结合坐标编码与强化学习，在多项检测基准超Grounding DINO等，解决定位和行为缺陷，为MLLM成下一代检测模型提供方案。
超强开源OCR，手写体识别能力超dots.ocr，封存多年的老文档数字化有救了。
文章推荐新开源的OCR系统Chandra，它对手写体识别做了优化，官方测评数据显示比dots.ocr强。介绍其适用于多场景及功能特点，还展示了不同场景的识别效果，建议有需求者多对比测试。
杨植麟带 Kimi 团队深夜回应：关于 K2 Thinking 爆火后的一切
上周，月之暗面发布并开源 Kimi K2 Thinking，主打“模型即 Agent”，一上线便引发关注。今日凌晨，杨植麟等人在 Reddit 开展 AMA 活动，回应 K2 Thinking 一系列问题，还回顾了其在多项测试中的亮眼成绩。
95% 企业 AI 落地失败当下，另外 5% 的 CIO 在谈什么？
文章指出 95% 企业 AI 落地失败，痛点在于认知难对齐、技术业务错配、价值度量模糊、数据底座不佳。阿里云蒋林泉等 CIO 探讨解法，提出 RIDE 方法论，还分享太古可口可乐、顺丰等企业的 AI 落地经验与智慧。
清华首提通用大模型滤波方法，实现零样本状态估计｜NeurIPS'25
清华大学李升波教授团队在NeurIPS 2025提出LLM - Filter通用滤波器，将状态估计融入大语言模型推理框架。它能解决传统方法泛化性差问题，在未见过系统中实现零样本状态估计，有望成基础模型。
让机器人在“想象”中学习世界的模型来了！PI联创课题组&清华陈建宇团队联合出品
斯坦福Chelsea Finn课题组与清华陈建宇团队联合提出可控生成世界模型Ctrl - World，可让机器人在“想象空间”预演任务。该模型使用零真机数据，提升下游任务指令跟随成功率。其相关论文已发布于arXiv平台。
Excel新AI插件！华尔街「表哥表姐」对手来了
Anthropic让Claude以插件形态接入Excel，可操作和读取数据、定位单元格内容并说明修改理由。还针对金融领域新增6项技能。Claude已被金融企业广泛使用，或取代金融从业者制表技巧，但核算准确性存疑。