DeepSeek开源DeepSeek-OCR2，引入了全新的DeepEncoder V2视觉编码器。该架构打破了传统模型按固定顺序（从左上到右下）扫描图像的限制，转而模仿人类视觉的「因果流（Causal Flow）」逻辑。
在达沃斯论坛之后，谷歌Deepmind CEO Demis Hassabis又连续上了两个播客，放出了不少谷歌的新动向！
这一框架可用于集成额外文本、语音和视觉等多种模态。
Sora画下的饼终于被做熟了！用DeepSeek式的慢思考逻辑，把AI视频从「看运气抽卡」变成了「确定性交付」，这才是电商人真正需要的工业革命。
“DeepSeek-V3是在Mistral提出的架构上构建的。”
过去两年，大模型的推理能力出现了一次明显的跃迁。在数学、逻辑、多步规划等复杂任务上，推理模型如 OpenAI 的 o 系列、DeepSeek-R1、QwQ-32B，开始稳定拉开与传统指令微调模型的差距。直观来看，它们似乎只是思考得更久了：更长的 Chain-of-Thought、更高的 test-time compute，成为最常被引用的解释。
面对琳琅满目的Deep Research Agent（深度研究智能体），究竟该如何选型？本文基于OSU与Amazon最新发布的MMDR-Bench论文，为您提供一份经过严谨科学验证的“避坑指南”。结论先行：综合任务首选谷歌Gemini Deep Research，而涉及计算机科学与数据结构的硬核任务，GPT-5.2依然是专家首选。
谷歌 DeepMind 发布 D4RT，彻底颠覆了动态 4D 重建范式。它抛弃了复杂的传统流水线，用一个统一的「时空查询」接口，同时搞定全像素追踪、深度估计与相机位姿。不仅精度屠榜，速度更比现有 SOTA 快出 300 倍。这是具身智能与自动驾驶以及 AR 的新基石，AI 终于能像人类一样，实时看懂这个流动的世界。
在当前的AI Research浪潮中，Autonomous Agents已经改变了我们获取信息的方式——从被动接收到主动检索。
现有的多模态模型往往被困在「视频」的孤岛里——它们只能回答视频内的问题。但在真实世界中，人类解决问题往往是「看视频找线索 -> 上网搜证 -> 综合推理」。
