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攻克大模型「表格盲区」！ST-Raptor框架发布，实现复杂半结构化表格的精准理解与信息抽取

半结构化表格布局多样、结构复杂，让自动化数据处理困难。上海交大等团队发布 ST - Raptor 框架，提出 HO - Tree 数据结构及树上操作，构建 SSTQA 数据集，提升表格问答准确率，弥补大模型处理短板。

伊利诺伊大学香槟分校与阿里通义实验室推出多模态推理强化学习算法PAPO。它用隐式感知损失设计，解决感知与推理脱节问题，在多基准测试中表现优，但有KL_prcp Hacking现象。

作者作为飞书深度用户参加飞书大会，介绍其更新内容。有正式上线的飞书知识问答、补全的AI会议功能，还有新的飞书Aily、飞书妙搭和多维表格新能力，能提升企业管理和协同效率。

当下多模态大模型微调多「照搬」单模态微调策略，忽视模态差异。中国人民大学和上海人工智能实验室团队提出 MokA 方法，兼顾单模态与跨模态建模，在多基座、多场景实验中显著提升性能。

Ox Alpha 匿名模型上线 OpenRouter 后表现亮眼，消耗大量 tokens 并终结 DeepSeek 霸榜纪录。官方揭晓其为智谱 GLM - 5.3 Flash，价格低、能力强，经多场景测试，多模态理解等维度达顶尖水平。

作者回顾PPT Agent发展，指出存在Agent理解操作文档及AI生成PPT表达单一的问题。提出Artifact Runtime概念，它让PPT可被持续操作，还能接管重复决策，但不能替代专业判断。

文章分享票据风图片提示词，还将此风格打包成 Skills。该 Skills 能批量为文档生成配图和封面，有多种格式、分辨率等选项，内置三套风格，还介绍了安装和使用方法。

文章指出2026年是‘AI深度融合’元年，工具使用进入‘重塑工作流’阶段。作者筛选出Gemini全家桶、OpenCode等8款‘硬核’AI工具，介绍其特点和优势，如多模态、不设限、易用等。

据彭博社记者爆料，苹果预计明年春季推代号“世界知识问答”的AI搜索引擎，与ChatGPT等竞争；当下倾向用谷歌模型支持Siri部分功能。此前曾考虑收购Perplexity，现风向转变。

近年来基础模型在具身智能领域能力惊人，但在真实部署中常‘用不好’。卡耐基梅隆大学与伯克利人工智能研究院团队提出 FOREWARN 框架，结合‘世界模型’与‘多模态语言推理’，解决部署智能难题。