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深度拆解 Muse Glimmer，24GB 显存跑 30B Agent，Meta 到底做了什么？
昨天，Meta发布约30B参数的多模态Agent模型Muse Glimmer，支持128K级上下文。它采用Apache 2.0许可证开放，有量化版本等。其技术设计围绕显存、上下文管理等问题展开，在多方面做了取舍。
字节豆包2.0重磅发布！成本暴降一个数量级，Seed团队揭秘视频Agent竞争关键
今日字节发布豆包大模型2.0系列，围绕大规模生产环境需求优化，有Pro、Lite、Mini和Code四款模型。其Token单价低一个数量级，多模态理解能力升级，未来将围绕长链路智能系统构建发展。
马斯克挖不动的清华学霸，一年造出 “反内卷 AI”！0.27B参数硬刚思维链模型，推理完爆o3-mini-high
新加坡Sapient Intelligence推出小参数AI模型HRM，能解决复杂推理难题。它受大脑启发，提出“隐性推理”路径，准确率碾压先进思维链模型，推理能力超越o3 - mini - high，经济性突出，任务效率可百倍提升。
DeepSeek重磅开源3B OCR模型，一天处理20万页文档！一天内斩获6K标星！
DeepSeek开源3B OCR模型DeepSeek - OCR，参数量仅30亿，单张A100 - 40G一天能处理20万页文档，不到24小时获6K标星。它是视觉压缩引擎，解决大模型处理长文本算力爆炸问题，有诸多技术亮点。
斩获20K星！再见PDF排版噩梦，这个开源神器让文档处理爽到飞起！
MinerU是上海人工智能实验室推出的开源数据提取工具，能将多模态文档解析为Markdown，支持精准提取图片、表格、公式，具有多语言支持、高性能等特点，应用场景广泛，还开源免费。
面向 AI Agents 的高性能数据基座：架构和工程实践
在 QCon 全球软件开发大会上，晨章数据创始人陈亮分享了面向 AI Agents 的高性能数据基座。他指出 AI Agent 驱动的应用带来数据挑战，提出多模态数据基座设计目标，并介绍工程实践，证明传统架构有 CPU 瓶颈。
微软：LLM上下文学习并非真的学习！
微软研究指出大模型上下文学习（ICL）虽数学上符合学习定义，但只是拟合prompt内统计规律，非掌握任务本质。通过大量实验，得出如例子越多模型表现越好、语言不重要统计重要等7条关键发现。
超长推理还能节省计算！Salesforce开源神器两连发：教大模型边想边省，显著提升数学编程准确率
Salesforce AI Research开源Elastic Reasoning和Fractured Sampling。前者将推理流程分两部分，分配token预算，使输出缩短、准确性提高；后者打碎推理链条，从三维度采样，以更少tokens换更高准确率，均提升数学和编程任务准确率。
Google研究发现：Multi-Agent的核心竟然是Prompt设计！
Google和剑桥大学研究多智能体系统，发现提示设计影响大，有效拓扑结构占比小。提出Mass框架分三阶段优化，实验用Gemini 1.5 Pro和Flash模型，对比多种方法，在多任务上性能显著提升。
视频版Nano Banana来了！内置Gemini世界知识；原版香蕉出图仅需4秒
谷歌开放Gemini Omni Flash API，将多模态推理与视频生成编辑结合，有4项关键能力，也有局限。Nano Banana 2 Lite出图快且便宜。二者串联使用，图像生成与视频创作可无缝衔接。