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EvaLearn:AI下半场的全新评测范式

OpenAI研究员指出传统基准测试难衡量AI实际效用。复旦大学与字节跳动等团队提出全新评测范式EvaLearn,以连续问题求解为核心,构建问题并设评分标准,对九个前沿大模型研究有诸多发现。

机器之心
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HF Papers直播 AI Insight Talk | OCR 专场

由Hugging Face等联合发起的【AI Insight Talk】系列直播活动第6场 - OCR专场明天开启。将剖析三项技术方案,举办圆桌对谈。还会有嘉宾介绍HunyuanOCR、PaddleOCR - VL、MinerU等模型的技术亮点。

Hugging Face
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Vercel 推出 Drains 功能:实现统一数据导出

Vercel 发布 Drains 系统,将平台可观测性数据统一导出至外部服务,覆盖多来源日志等。用户可两种方式配置,导出数据与多系统兼容,能简化接入流程、减少管道碎片化。

InfoQ
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蚂蚁武威:下一代「推理」模型范式大猜想

文章围绕下一代「推理」模型范式展开,蚂蚁技术研究院武威提出不同观点,认为长思维链推理未必最优,未来推理模型或更低维稳定,还探讨推理定义、重要性及解法猜想,如结合快慢思考等。

AI科技评论
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OCR 发生了一件反直觉的事

百度 PaddleOCR 团队的 500 万参数模型 PP - OCRv5,在文字识别准确率上可与 Qwen3 - VL、GPT - 4o 等巨无霸模型抗衡。团队挑战‘模型越大,效果越好’,认为 OCR 中数据质量比参数重要,通过实验证明并优化数据。

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DeepSeek-OCR 2 架构创新性能暴涨 3.73%

DeepSeek-OCR 2核心技术突破集中于DeepEncoder V2架构创新与端到端优化。如视觉Tokenizer低参高效压缩Token,LLM式视觉编码器用双流注意力驱动因果建模等,还采用三级训练流水线提升效率。

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Omni-Effects:首个统一多特效生成框架

Omni-Effects是面向多样化定制视觉特效生成的统一框架,结合纯提示词驱动与空间感知提示,可精确控制特效位置。构建Omni - VFX数据集验证其有效性,在复杂场景有高鲁棒性。

带你学AI
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近期,不错的LLM Agent统一记忆框架综述~

随着GPT、Qwen、Claude等大模型能力提升,LLM-based Agent走向长期任务。论文提出统一框架拆解Agent Memory为四组件,围绕两个数据集复现比较10个方法,还设计出新的低token开销框架。

PaperAgent
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清华-腾讯联手:音频 - 视觉多模态任务统一框架

Crab是人大、清华和腾讯合作论文提出的模型,目标是高效一统多模态场景理解任务。它解决了音频 - 视觉理解模型任务干扰、合作显式化不足等难点,通过构建数据集、设计结构和统一架构实现多任务合作。

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阿里巴巴大模型品牌统一为千问

今天,阿里巴巴AI总称和核心品牌统一为千问,涵盖基础与专业领域模型,千问APP是C端旗舰应用。今年除夕开源千问3.5,多款中小型模型上榜,春节用户下单近2亿次,DAU大增成国民级助手。

千问Qwen