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最新开源的Unlimited OCR，总参数3B，实际激活仅500M——放在大模型时代几乎是个零头。但就是这个小到离谱的模型，在OmniDocBench v1.5上拿下93.23%的综合分，v1.6更是达到93.92%，直接刷新了端到端SOTA。
一觉醒来，AI的新潮流变成了养猫？？？火速围观一下，刚刚全球流式音视频模型赛道闯进了一匹黑马，能力SOTA级，模型名字就叫缅因猫（MaineCoon）。养过缅因猫的朋友都知道，这个品种有个外号叫「猫狗」，意思是几乎你走到哪儿，它就跟到哪儿，相当粘人，互动感MAX。
广州智跃深空人工智能科技有限公司 Zleap AI 提出的 SAG（SQL-Retrieval Augmented Generation） 出场了。其实，名字已经点题了——不是 Graph、Hippo，而是 SQL-Retrieval。它的核心想法是在离线阶段，SAG 先把原始文本先整理成「事项 + 实体」的数据库结构。等查询来了，再围绕当前问题，用 SQL 动态串出一张局部线索网。
昨天，AI 圈大都被这一新闻「刷屏」：巴西里约热内卢市政府旗下的一家 IT 公司，平地一声雷地推出一款名为「Rio 3.5」397B 的开源模型，甚至还一路逆袭杀进了全球第一梯队，超越 Qwen 3.7 Plus 等开源模型，在多项基准测试中斩获 SOTA 性能。
刚刚，田渊栋创业公司，交出了首个研究成果。田渊栋在X上宣布，其创立的Recursive，在NVIDIA官方的GPU kernel优化榜SOL-ExecBench上拿下了整体和四个子类别的SOTA。
今年，我们正在打开 AI 自我进化的大门，按下了通往 AGI 的加速键。
AI模型在电脑上预测精度爆表，一到实验室就各种出错用不了？
大模型进入自动驾驶后，最直接的价值在于场景理解。它可以识别前车是否准备并线、行人是否可能横穿、施工区域是否会影响车道，也可以分析复杂路口中的让行关系。
随着大语言模型在各类应用中加速落地，一个核心技术瓶颈日益凸显——AI始终缺乏真正的长期记忆能力。当前主流的RAG（检索增强生成）方案依赖语义相似度检索历史信息，但“语义相似”并不等于“真正相关”，常常出现检索结果不完整、无法区分信息相关性、缺乏推理能力等问题。
智象未来正式发布基于新一代原生全模态模型架构 Unified Transformer（UiT）打造的图像大模型 HiDream-O1-Image-Pro。这一超2千亿参数的原生全模态图像大模型，不仅在多个基准测试中刷新 SOTA 纪录，也标志着智象未来正向图像、视频、文本、音频等多模态统一建模的“原生全模态”阶段迈进。