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VaseVQA：考古领域实现专家级，诊断+补弱RL框架
在文化遗产与人工智能交叉领域，研究人员提出把大型多模态模型放于‘诊断—补弱—精细化评估’闭环训练，配套结构化评测基准，让模型在文化遗产领域接近专家级能力。介绍了技术步骤、数据基准及关键发现等。
一份最新具身智能中的世界模型&安全综述
本文分享2篇具身智能世界模型和安全挑战的综述。2025年10月的综述用三维坐标轴整合文献。还介绍世界模型分类、性能表现，围绕自动驾驶与机器人领域分析安全隐患并实证评估。
一图胜千言被实现了！DeepSeek-OCR用图片压缩文本，10倍压缩率
DeepSeek开源DeepSeek - OCR，用图片压缩文本达10倍压缩率且几乎不丢信息。它解决了以往视觉编码器的问题，架构清晰，数据丰富，性能测试亮眼，为解决大模型‘记性差’问题提供新思路。
多模型共享 GPU 内存，Berkeley 开源新工具
GPU内存利用率低是大模型部署痛点，伯克利Sky Computing Lab团队开源kvcached工具，通过虚拟化技术让多模型共享显存。它引入虚拟内存概念，按需分配，测试显示能提升效率，安装简单、兼容性好。
骂得越狠，ChatGPT回答越准！PSU研究实锤，狂飙84%准确率
宾夕法尼亚州立大学团队研究发现，对ChatGPT越粗鲁，它回答越准。实验用含50个基础问题的数据集，改写为五种礼貌等级共250个prompt测试，非常粗鲁时准确率达84.8%，非常礼貌为80.8%。
曾拒15亿美金，超级天才Andrew Tulloch重返Meta，Thinking Machines Lab痛失联创
扎克伯格今年挖角动作不断，此前向Thinking Machines Lab开高价被拒，主角Andrew Tulloch曾拒绝超10亿美元报价。如今他离职将重返Meta，其加入能否为Meta超级智能注入新动力，值得期待。
刚刚，全球首个GB300巨兽救场！一年烧光70亿，OpenAI内斗GPU惨烈
为争夺有限GPU，OpenAI内部争斗激烈，2024年算力投入70亿美元仍不够。微软发布全球首台GB300超算专供OpenAI，可让万亿LLM数天训完。OpenAI建立资源分配机制应对挑战。
Agent下半场！比Prompt更重要的是「上下文工程」，Anthropic首次系统阐述
Anthropic发文章阐述上下文工程，指出构建语言模型重点正从提示工程转向上下文工程，探讨了其与提示工程区别、重要性，给出实践指导原则、新趋势及应对长时程任务策略。
面向UE5的智能数字人系统
GMTalker是光明实验室媒体智能团队为虚幻引擎5.3打造的智能数字人系统，集成多种能力，适用于科研等场景。具备多功能特点，与其他开源方案对比优势明显，还介绍了环境要求、启动方式、配置、API等。
三个月、零基础手搓一块TPU，能推理能训练，还是开源的
加拿大西安大略大学工程师暑期打造开源 ML 推理、训练芯片 TinyTPU。他们非专业出身，从基础学起。还介绍了造 TPU 原因、硬件知识、构建方法，及推理、训练的实现。