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DeepSeek开源的不仅仅是个新OCR模型。。。

DeepSeek开源3B参数的新OCR模型，重新思考AI处理长文本方式，用视觉token压缩文本信息。核心组件有DeepEncoder和DeepSeek3B - MoE解码器，实验效果好，成本降低，还解决了一些算法和工程问题。

网友发现把Fable 5上下文转成图片，让模型通过OCR读取，token输入成本最多省70%。方法pxpipe在GitHub获3000+STAR，本质是本地代理，还引出谷歌老论文及DeepSeek - OCR相关技术。

智谱推出电脑端应用AutoClaw（澳龙），从安装到使用仅需1分钟，无需配置。它可切换多种模型，预置50多个Skills。能一键接入飞书，玩法多样，还降低了OpenClaw使用门槛。

微软研究员曝出颠覆性强化学习算法 GFPO，能削减推理多余 token 长度达 80%。它基于 DeepSeek 的 GRPO，可同时优化多响应属性，团队还提出自适应难度变体，实验显示 GFPO 在多方面表现出色。

开源君介绍超火的开源项目`chatgpt-on-wechat`（CoW），它结合大模型与社交、办公平台，可定制优化。能接入多平台，支持多模型，处理多模态消息，有丰富插件，还能记忆会话、定制知识库。给出安装步骤。

华为诺亚和北大研究人员提出端侧大模型新架构MoLE。它解决传统MoE显存开销大、传输延迟高问题，推理时将专家输入改embedding token，用查找表替代矩阵运算，实验显示性能与MoE相当，大幅降推理延迟。

AI圈大佬和大厂视龙虾（OpenClaw）为未来人工智能+的入口，各大城市纷纷出台政策抢龙虾，大模型公司推出龙虾苗，全民也积极参与养龙虾，龙虾相关话题十分火热。

Google在NeurlPS2025大会推出结合RNN与Transformer的全新架构Titans，能扩展到超200万个token上下文。背后涉及Titans和MIRAS两篇论文，共同推进测试时记忆概念，实验显示新架构性能出色。

Anthropic的Claude Sonnet 5即将发布，已存在于谷歌基础设施中，性能领先谷歌‘Snow Bunny’一代。它价格比Opus 4.5便宜50%，有100万token上下文窗口，SWE - Bench成绩超80.9%，还有自动开发团队模型。

智元机器人具身研究中心提出SOP在线后训练系统，将VLA后训练重构为“在线、集群、并行”，可即插即用后训练算法。它有高效探索、缓解偏移等优势，实验显示能提升性能、效率，突破VLA瓶颈。