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Karpathy 教它的 nanochat 数单词里有几个“r”

Andrej Karpathy 教超小型语言模型 nanochat d32 数单词里字母 r 的数量，创建 SpellingBee 合成任务微调模型，虽像填鸭式教学但有效，不过小模型上下文处理能力有限。

字节跳动开源统一多模态基础模型BAGEL，一个模型能同时理解和生成文本、图像、视频。部署测试有亮点但效果不稳定，还分享该模型体验Demo、地址及安装使用教程。

文章介绍本周5个Github优质开源项目。有基于云服务的CloudPaste，排版强的Quarkdown，视频下载工具Media Downloader，双语翻译插件FluentRead，还有全能安卓助手LinkAndroid，各有特色功能。

Google打通NotebookLM和Gemini后，二者协作效果出色。NotebookLM可拆解复杂信息，Gemini以其为参考数据源答案更精准。二者还能基于笔记本做网站、视频、图片等，各有优势、双向协作。

ChatUI 是阿里开源的对话式 UI 设计语言与 React 组件库，有智能消息流处理、无障碍访问认证等亮点。技术架构明确，与同类项目对比优势独特，还给出使用指南和实践场景。

Google Notebook LM 虽方便，但有数据泄露风险且被平台绑定。开源工具 `open-notebook` 是其平替，支持 16 + 家 AI 模型提供商，可处理多模态内容，能本地部署保障数据安全，还具备多种实用功能。

现有第一人称视频助手难以自主判断何时介入服务用户。大连理工大学等团队提出Vinci2，含评测基准EgoServe和智能体EgoMemo。它已被ECCV 2026接收，代码和标注均开源。

中科院等团队论文剖析 DeepSeek - OCR，通过实验揭示其高压缩率下准确率高或依赖语言先验。去掉语言先验，准确率暴跌；下游任务推理崩塌，长文本处理也有瓶颈。

Dexter 是自主运行的金融研究智能体，类似金融版 Claude Code。能处理复杂金融问题，有智能任务规划等核心能力。文章介绍其先决条件、安装、运行、评估、调试方法及项目地址。

Pixeltable是统一声明式框架，能处理多模态AI流水线。它用表格接口替代传统复杂架构，有数据统一管理等核心能力，适用于多模态RAG等场景，内置支持主流AI服务，值得多模态AI项目一试。