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被DeepSeek带火的OCR，最新8个开源模型盘点~
DeepSeek-OCR发布让OCR大热，PaperAgent梳理盘点8个热门开源OCR模型，如DeepSeek-OCR用‘上下文光学压缩’技术，Nanonets-OCR2-3B以零样本视觉链式思维为核心等。
当万相2.5刚开卷有声视频，7月已经发布音频一体化的百度蒸汽机又开卷长视频了
百度升级MuseSteamer蒸汽机视频生成模型，可生成任意长度视频，生成中能更新prompt交互创作。其技术规划前瞻体系化，成本低，在多行业有应用和商业化空间。
Transformer作者：DeepSeek才有搞头，OpenAI指望不上了
Transformer发明者Ashish Vaswani认为OpenAI等闭源厂商被商业化冲昏头脑，没心思做基础研究。他All in基础研究，坚持开源路线，想打造西方世界的DeepSeek。其团队论文提出颠覆性观点，或降低训练成本。
红杉美国：未来一年，这五个 AI 赛道我们重点关注
红杉资本分享未来 AI 投资判断，认为 AI 革命堪比工业革命，蕴含 10 万亿美元机遇。未来 12 - 18 个月，将重点关注持久化记忆、通信协议、AI 语音、AI 安全和开源 AI 五大主题，这些也是创业好赛道。
semianalysis 长文 | 关于Meta 砸钱、抢人、领导力、建帐篷、计算、数据和超级智能
Meta在基础模型性能落后，扎克伯格亲自挂帅开启AI军备竞赛。他砸钱收购、挖人、堆算力，建GPU集群，还面临Llama 4失败问题，试图通过一系列举措追赶超级智能。
不用千亿参数也能合成高质量数据！这个开源框架让小模型“组团逆袭”，7B性能直追72B
上海人工智能实验室与中国人民大学提出GRA框架，以“多人协作”理念让小模型分工生成高质量训练数据。实验显示其生成数据质量高，项目已开源。它打破对大模型蒸馏依赖，展现“集体智能”潜力。
20瓦就能运行下一代AI？科学家瞄上了神经形态计算
当前AI面临“能源危机”，耗电量成沉重负担。科学家正尝试打造占地小、神经元数量堪比人脑皮层的神经形态计算机，其运行快、功耗低。神经形态计算模拟人脑，或成下一代AI关键。
训练MoE足足提速70%！华为只用了3招
Scaling Law下，MoE成扩展模型能力法宝，但训练难题凸显。华为构建Adaptive Pipe & EDPB优化方案，还打造DeployMind仿真平台，解决了MoE训练中通信等待、负载不均等问题，使训练吞吐提升72.6%。
性能碾压GPT-4.1-mini！Mistral开源Devstral，还能在笔记本上跑
法国AI初创公司Mistral与All Hands AI合作，发布全新开源语言模型Devstral，有240亿参数，所需算力低，可本地部署。它能解决真实GitHub问题，在SWE基准测试中表现优于多个模型，还能通过API访问。
RAG 2.0 深入解读
文章深入解读RAG 2.0，指出其虽在多行业落地，但面临多模态处理、检索质量等挑战。还介绍架构升级，阐述检索、重排序等关键技术，最后探讨统一多模态大模型、安全等发展方向及挑战。