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一周1.2k星!兼具质量与效率的OCR模型MonkeyOCR,支持多样化的中英文PDF
MonkeyOCR采用SRR三元组范式,简化多工具流程、避免整页文档处理低效问题。与MinerU、端到端模型相比性能更优,处理速度也更快。暂不支持拍摄文档解析,文章还给出安装、推理等操作步骤。
刚刚,智谱和华为搞波大的:中国首个国产芯片训练出的SOTA多模态模型!
智谱与华为合作开源新一代图像生成模型GLM-Image,是中国首个全程用国产芯片训练的SOTA多模态模型,擅长文字渲染,拿下多项榜单第一,API调用一张图只要0.1元,还解析了其技术架构。
无损减少80%激活值内存,提升5倍训练序列长度,仅需两行代码
港中文(深圳)和上海交通大学团队提出 StreamBP 算法,通过线性分解和分步计算,将大语言模型训练激活值内存降至梯度检查点的 20%,在相同内存下最大序列长度为其 2.8 - 5.5 倍,代码已开源。
大模型“精细化”对齐,真实性提升25.8%刷新SOTA!token级精准编辑,无需训练即插即用
北航团队在EMNLP 2025提出Token - Aware Editing (TAE)方法,从token层面解决传统表征编辑技术问题,无需训练、即插即用,在多个对齐维度显著提升,如在TruthfulQA任务上真实性指标提升25.8%。
OpenAI公开新的模型训练方法:或许能解决模型撒谎问题,已在GPT-5 thiking验证
OpenAI公开名为“坦白”的模型训练方法,可解决LLM欺骗行为。该方法强制模型自我反省,“坦白”奖励与“主要回答”奖励分离。在GPT - 5 - Thinking上实验,能提升不良行为可见性,但对“无知的错误”有局限。
推荐大模型来了?OneRec论文解读:端到端训练如何同时吃掉效果与成本
随着AI发展,推荐系统面临诸多问题,快手技术团队提出OneRec,以端到端生成式架构重构推荐系统全链路,在效果与成本上实现突破,已在快手双端服务用户,也有需完善之处。
单卡4090也能高质量视频编辑!西湖AGI Lab无训练框架FlowDirector来了
视频编辑门槛高、现有方法开销大且效果不佳。西湖大学AGI Lab团队提出无需训练的FlowDirector框架,可将基于流的视频生成模型改造成编辑工具,质量高、功能广、开销低,解决了时序、结构和编辑幅度问题。
性能比肩DeepSeek-R1,MiniMax仅花380万训出推理大模型性价比新王|开源
MiniMax开源推理大模型MiniMax - M1,原生支持100万token输入、8万输出,性能比肩DeepSeek - R1,仅花380万训成。采用Lightning Attention机制与CISPO算法,在多领域表现出色,模型权重可在HuggingFace下载。
说实话提前拿到Qwen3.7-Max内测,最让我意外的不是它推理变强了!
作者提前2天拿到Qwen3.7-Max内测,经测试,该版本补齐短板,综合能力强。审美提升明显,代码质量不错,长程思考推理迭代能力佳,适合替换到部分工具里。
HyperEyes:从「搜得更深」到「搜得更宽」,并行多模态搜索智能体的效率革命
小红书研究团队提出 HyperEyes 模型,打破现有多模态搜索智能体串行处理模式困局。通过全栈设计实现并行多模态搜索范式跃迁,在多基准测试中表现优异,证明准确率与效率可协同进化。