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WRC整理床铺机器人背后模型曝光！端到端双系统全身智能VLA，仅凭少量微调就能get任务
星海图在2025WRC展示G0模型，可让机器人自主完成铺床任务。其发布端到端双系统全身智能VLA模型G0，结合真机数据集与架构，还构建开放数据集，评测结果优于π0模型，即将开源。
10 万 Star 的反常识：AI 写代码的瓶颈从来不是代码本身
GitHub上的Superpowers开源项目，半年攒10.9万Star。它是AI编程工具的工作流操作系统，让AI像工程师工作，有面试需求、细化计划等流程，内置14个技能，安装简单，理念超前但也有局限。
我用Cursor测了下GPT-5.2，好像并不是那么回事儿~
GPT-5.2发布，奥特曼称其很强。作者用Cursor在真实Coding场景对GPT-5.2和Gemini 3 pro做测试，涉及烟花盛宴、5000篇Paper分析、RAG代码重构，结果显示GPT-5.2在多方面表现欠佳，写代码需慎重。
Claude 代码框架之战
开发者尝试让Claude做繁琐编码工作，自己担任高价值角色。当前开发者社区正进行“Claude代码框架之战”，文中给出设计Claude工作流的八个选择及搭配套餐，指出设定框架能让AI发挥最大效力。
有生之年吃到了钉钉的细糠
作者参加“2025 钉钉十周年暨新品发布会”，体验了钉钉 8.0 版本。该版本开启 AI 1.0 新篇章，界面焕然一新，以钉钉 One、AI 搜问等重塑工作流程，还升级语音智能硬件，实现信息处理闭环，提升企业与员工效率。
AI 基础知识从 0.5 到 0.6—— Transformer 架构为何能统治AI领域？
文章围绕Transformer架构展开，先介绍其诞生背景，对比CNN、RNN等模型，阐述其在多领域的核心地位。接着剖析工作流程、实现原理，包括QKV机制、多头注意力等。最后列举T5、GPT等常见架构模型，并提及通义千问3与MCP协议。
AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程
文章以“房价预测”为例，介绍算法工程师开发模型全流程，包括需求分析、数据收集、划分数据集等十步。详细讲解各步骤操作，如用均方误差衡量模型效果，还提及多种模型及调优方法，助开发者入门机器学习。
1B参数，0.21秒识别，0.3%错字率：混元OCR拿下7项SOTA
腾讯开源模型 HunyuanOCR 在权威榜单 OmniDocBench 上霸榜，虽仅 1B 参数，却在 7 项任务击败众多大模型。它解决传统 OCR 流水线及通用大模型痛点，通过独特架构和训练方法实现高效准确识别。
RAG技巧与底层代码剖析
文章深入剖析 RAG 技巧与底层代码，从用 Python 基础库构建 RAG 系统，到多种优化方法如上下文增强检索、添加上下文块标题等，还涉及查询改写、重排序等技术，最后介绍了上下文压缩、反馈机制等提升系统效率和质量的方法。
从零开始200行python代码实现LLM
文章从传统思路实现诗词生成器入手，介绍了词汇表、Bigram模型等概念，接着用Python和PyTorch实现了真正的Bigram模型，阐述模型、训练等内容，最后回顾成果，下一篇将基于此实现完整GPT。