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专访希姆计算陈炜博士：“技术与人才标准”双轮驱动，推动 RISC-V 生态繁荣
在2025 RISC-V中国峰会期间，希姆计算陈炜博士接受专访，介绍RISC-V在AI领域布局，提及希姆计算推动技术标准制定的贡献与挑战，还阐述国内人才缺口及培养标准，认为技术与人才标准相辅相成。
开放世界任务成功率82%！美的攻克机器人泛化控制难题
美的AI研究院和华东师范大学联合提出ChatVLA - 2模型，引入动态混合专家架构和双阶段训练流程。真机实验显示其开放世界任务成功率达82%，远超现有方法，为通用机器人控制提供新思路。
太牛了~~复杂表格Cell合并、跨页拼接，中文领域96%，甩MonkeyOCR 20%
在PDF文档解析领域，复杂表格解析是难题。今天分享的OCRFlux是基于qwen2.5vl - 3B模型微调的解决方案，有单页解析和跨页段落/表格合并等创新点，测试得分超96%，远超MonkeyOCR等。
伯克利最强代码Agent屠榜SWE-Bench！用Scaling RL打造，配方全公开
开源软件工程模型DeepSWE横空出世，基于Qwen3 - 32B，仅用强化学习训练，以59%准确率刷新SOTA。它采用rLLM框架、R2E - Gym环境，用改良GRPO++算法，还介绍了评估策略及训练挑战的解决办法。
深入解析｜Cursor编程实践经验分享
文章结合近两个月实践，分享Cursor编程经验，探讨其适用场景与问题。介绍使用方法，如标准Prompt、Rules等，还提及MCP工具及Cursor不足，对比DeepResearch等平台，最后介绍AutoGPT、Claude4.0等技术。
华为昇腾推理对决：开源vLLM vs 官方MindIE，数据说话「Qwen与DeepSeek推理实测」
文章围绕华为昇腾推理，对比开源vLLM与官方MindIE。借助GPUStack平台测试Qwen与DeepSeek模型，分析不同场景性能。指出vLLM和MindIE各有优势，还强调构建国产AI推理生态需多要素，鼓励开源协作。
豆包 1.6发布后，我用火山引擎Trae + MCP，仅半天做了一个“秒懂科研”的PaperAgent!
文章介绍用火山引擎Trae + MCP和豆包1.6构建“秒懂科研”的PaperAgent。对比其与传统开发范式，突出前者高效、低成本优势，还展示了PaperAgent技术栈及开发过程，体现AI云原生开发魅力。
本地运行、支持视觉与工具调用：Meta 开源智能体模型
Meta AI Research 推出 300 亿参数的开放权重模型 Muse Glimmer，采用 Apache 2.0 许可证。它专为本地工作流设计，能在消费级硬件运行，经多项优化，在基准评估中表现出色，还支持多种框架。
Supabase：百亿美元估值，vibe coding 的默认后端？
Supabase 以 Postgres 为核心，提供一站式后端服务，接近完成 5 亿美元 F 轮融资，估值 100 亿美元。它处于 Postgres 生态和 AI coding 趋势交叉点，产品路线图向 agent 倾斜，面临竞争、UE 等挑战。
从工具到生命形式：OpenClaw 引发的 Agent 再思考
InfoQ《极客有约》X QCon 直播聚焦 OpenClaw 落地难点。嘉宾探讨其验证的价值、生产级形态、落地难题等，还谈及 AI 与人类共生关系、记忆系统问题及解决方案，最后分享企业落地经验和会议信息。