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大模型虽好，但恕我直言：在OCR面前，开源小模型更香
作者所在公司项目需处理大量纸质文档，起初考虑云端大模型API调用和开源大模型本地化部署，却因成本高、硬件要求高受阻。后经推荐调研PaddleOCR，其功能全、成本低、易用性强，最终被选为项目核心方案。
LeCun亲自出镜打脸质疑者！憋了20年的AI世界模型，终于爆发了
LeCun亲自出镜介绍V-JEPA 2新进展，目标是开发改变AI与物理世界交互的世界模型。V-JEPA 2基于视频训练，有两阶段训练细节，能用于机器人规划，Meta还发布三个基准测试，后续将研究分层和多模态JEPA模型。
Seedance 2.5 专业创作实测：3D导演台、局部重改、角色库如何释放模型能力
Seedance 2.5升级，3D导演台自带图片生成白模功能、打通3D工作流；有片段重拍实用功能；小云雀升级角色资产能力。除素材增加，其更理解原视频创意逻辑，还有多模态参考等功能，降低创作门槛。
Harness Engineering实践，做了一个平台让AI一晚上自动评测和优化你的系统
作者分享搭建小平台实现全自动化评测与系统优化的实践，包括创建评测任务、集、报告等，通过钉钉文档、绘报等案例展示操作，还能自动优化系统，不过需系统UI规范、AI Coding含量高。
独家解读｜2025年AI五大趋势与底层数据革命
2025 年 AI 发展重心转移，高质量数据成新基石。本文解读五大技术趋势，如多语种 TTS 与全双工交互、多模态大模型等，还介绍了各趋势的数据需求及数据堂提供的相应数据服务方案。
DeepSeek倒逼vLLM升级！芯片内卷、MoE横扫千模，vLLM核心维护者独家回应：如何凭PyTorch坐稳推理“铁王座”
本文介绍了vLLM的发展，自开源后成科技公司首选推理引擎。因DeepSeek发布，团队转向其模型特性优化；还参与各芯片支持工作。vLLM靠PyTorch支持多硬件，同时拓展到多模态推理，面临竞争仍保持优势。
18岁华人开源成果，火爆具身智能赛道
18岁华人小哥Eddy Xu的初创公司Build AI开源了有史以来最大的人类为中心数据集Egocentric - 10K，含10亿帧画面，规模是同类的100倍，场景扩展至工厂。不过其缺乏多模态信息，且human - centric路线也有局限。
评论送书 | Code Agent实战案例——用Pywen Agent、Claude Agent和Codex Agent从零开始构建一款网页游戏
本文展示用三大Code Agent依斯特鲁普效应构建网页游戏，对比其表现，还介绍让AI做测试方案、写文档，体现Code Agent在快速原型开发全生命周期的应用，还推荐相关书籍解答不同人群疑问。
我玩过的所有龙虾里，和飞书结合最好的就是它了，没有之一
作者分享ArkClaw使用体验，它与飞书结合佳，配置快。能读飞书文档、查日程，联网搜索用字节搜索引擎，还可装Skill生成报告等。虽有不足，但对中文用户实用，Coding Plan用户可免费体验。
OCR又出宠OpenDoc，速度超MinerU6倍
复旦开源的OpenOCR是面向通用OCR任务的开源平台，其OpenDoc是超轻量文档解析系统。它采用Pipeline模式，两阶段解析不易放大误差。UniRec - 0.1B有独特架构与分层监督训练等创新技术。