整个Hugging Face的趋势版里，前4有3个OCR，甚至Qwen3-VL-8B也能干OCR的活，说一句全员OCR真的不过分。然后在我上一篇讲DeepSeek-OCR文章的评论区里，有很多朋友都在把DeepSeek-OCR跟PaddleOCR-VL做对比，也有很多人都在问，能不能再解读一下百度那个OCR模型（也就是PaddleOCR-VL）。
让模型先解释，再学Embedding！ 来自UIUC、ANU、港科大、UW、TAMU等多所高校的研究人员，最新推出可解释的生成式Embedding框架——GRACE。过去几年，文本表征（Text Embedding）模型经历了从BERT到E5、GTE、LLM2Vec，Qwen-Embedding等不断演进的浪潮。这些模型将文本映射为向量空间，用于语义检索、聚类、问答匹配等任务。
开源大模型，进入中国时间。 10月，公开数据显示，来自中国的开源大模型已经牢牢占据榜单前五。 阿里的Qwen系列和DeepSeek，更是从2024年下半年起，就在开源社区构建起越来越深远的影响力。
智东西10月15日报道，今日，阿里通义千问团队推出其最强视觉语言模型系列Qwen3-VL的4B与8B版本，两个尺寸均提供Instruct与Thinking版本，在几十项权威基准测评中超越Gemini 2.5 Flash Lite、GPT-5 Nano等同级别顶尖模型。
扩散语言模型（Diffusion Language Models，DLM）一直以来都令研究者颇感兴趣，因为与必须按从左到右顺序生成的自回归模型（Autoregressive, AR）不同，DLM 能实现并行生成，这在理论上可以实现更快的生成速度，也能让模型基于前后文更好地理解生成语境。
近期，我们独家观察到，国内两家科技巨头——阿里巴巴和字节跳动——旗下的AI助手通义千问（Qwen）和豆包（Doubao），同时开始内测“记忆功能”。此举被广泛视为对标行业领头羊OpenAI的ChatGPT，标志着国产AI助手正从“即时问答工具”向“长期私人助理”的角色加速演进。
AI竟然画不好一张 “准确” 的图表？AI生图标杆如FLUX.1、GPT-Image，已经能生成媲美摄影大片的自然图像，却在柱状图、函数图这类结构化图像上频频出错，要么逻辑混乱、数据错误，要么就是标签错位。
昨天，阿里通义千问大语言模型负责人林俊旸在社交媒体上官宣，他们在 Qwen 内部组建了一个小型机器人、具身智能团队，同时表示「多模态基础模型正转变为基础智能体，这些智能体可以利用工具和记忆通过强化学习进行长程推理，它们绝对应该从虚拟世界走向物理世界」。
10 月 9 日凌晨，百灵大模型再度出手，正式发布并开源通用语言大模型 Ling-1T ——蚂蚁迄今为止开源的参数规模最大的语言模型。至此，继月之暗面Kimi K2、阿里 Qwen3-Max 之后，又一位重量级选手迈入万亿参数LLM 「开源俱乐部」。
上海人工智能实验室发布新一代文档解析大模型——MinerU2.5。作为MinerU系列最新成果，该模型仅以1.2B参数规模，就在OmniDocBench、olmOCR-bench、Ocean-OCR等权威评测上，全面超越Gemini2.5-Pro、GPT-4o、Qwen2.5-VL-72B等主流通用大模型，以及dots.ocr、MonkeyOCR、PP-StructureV3等专业文档解析工具。
