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三家中国工博会参展商，在半导体两场革命中改写格局
2025中国工博会首设集成电路展区，超90%为专精特新企业。在CES 2026上，曾参展的中国展商再登场。瑞芯微、新思科技、移远通信携方案突围，参与半导体算力与场景创新两场变革。
我去，Github 51k star，没看错，他是开源的，“用 Docker 运行 macOS”？你绝对没看错!
这是一个运行于 Docker 中的 macOS 虚拟环境项目。开发者或安全研究者在非 macOS 平台运行 macOS 常遇性能差等痛点，而 Docker - OSX 利用容器化轻量部署，接近原生性能，功能亮点多，应用场景丰富。
阿里、南开大学发布免训练，视频大模型创新压缩方法
视频模型序列化处理影响推理速度与扩展性，传统token压缩方法在视频理解中有问题。阿里通义实验室与南开联合发布LLaVA - Scissor，用SCC方法和两步时空压缩策略，实验显示其性能优于其他方法。
AI操作网页：browser-use和AI大模型互动解析
文章深入解析开源框架browser - use与AI大模型互动方式。它能自动化在线任务，靠精巧prompt设计和不同类型Message输入实现高效交互，还总结出可用于其他大模型交互场景的技巧。
首发丨美团悄咪咪公测 AI 袋鼠参谋 App
美团正在公测AI袋鼠参谋App，它是基于AI大模型决策能力的智能应用，依托海量门店信息和多年运营经验，覆盖4类经营场景，以“数据向决策的翻译服务”帮商家解决开店难题。
全球顶尖AI做物理，被人类按地摩擦？不懂推理大翻车，本科生碾压
港大等机构用3000道物理题测试顶尖大模型，如GPT - 4o、Claude 3.7 Sonnet等，结果模型准确率远低于人类专家。研究推出PHYX基准测试，揭示模型依赖知识、公式和模式匹配，缺乏真正物理理解。
从多模态大模型中「拆」出音频向量模型
Google 发布原生多模态向量模型 Gemini Embedding 2，推动 Omni Embedding 发展。Jina AI 团队分享从多模态大模型中「拆」出音频向量模型的经验，介绍架构、训练数据，对比四种做法，还提及评测、应用场景及结论。
AI时代，我们为何重写规则引擎？—— QLExpress4 重构之路
AI时代下规则引擎需求旺盛，QLExpress4全面重构。它性能提升，编译和执行性能显著提高；体验优化，支持JSON语法、有表达式追踪功能；还在淘天、钉钉等有应用场景，且对AI友好。
RAG效果不佳？先别急着微调模型，这几个关键节点才是优化重点
文章深入探讨RAG技术实现与优化，指出其在AI应用开发中常被当黑盒，从文档分块、索引增强、编码、混合检索到重排序等关键环节解析，强调结合场景调优以提升召回与精确率。
AI能否「圣地巡礼」？多模态大模型全新评估基准VIR-Bench来了
来自日本高校和企业团队提出多模态大模型评估基准 VIR-Bench，用于评测 AI 对旅行视频中地理位置与时间顺序的理解。它将任务拆解，构建数据集，实验显示模型虽有改进但性能远未达标，指明了大模型进化方向。