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）。
太卷了，DeepSeek-OCR刚发布不到一天，智谱就开源了自家的视觉Token方案——Glyph。既然是同台对垒，那自然得请这两天疯狂点赞DeepSeek的卡帕西来鉴赏一下：
总部位于东京的人工智能开发商Sakana AI 正与美国和日本投资者洽谈，拟以 25 亿美元的估值融资 1 亿美元，较一年前一轮融资的估值上涨 66%。参与商谈的两位知情人士透露了这一消息。
ICCV最佳论文新鲜出炉了！今年，CMU团队满载而归，斩获最佳论文奖和最佳论文提名。同时，何恺明团队论文，RBG大神提出的Fast R-CNN，十年后斩获Helmholtz Prize，实至名归。
视频里，演员们穿着精致的戏服，在片场与工作人员互动、准备拍摄；摄影机、灯光、演员、助理，全都在忙。 就是这样一个 35 秒的「泄露」片段，在社交媒体上迅速疯传，YouTube 相关视频播放量破千万。
美国 AI 圈开始出现“担心中国开源断供”的苗头了吗？10 月 20 日，在专注于开源模型讨论、拥有 55 万成员的 Reddit 分论坛“r/LocalLLaMA”上，一位网友发布了一则“当中国公司停止提供开源模型时会发生什么？”的提问，并表达了假如中国模型逐渐闭源或开始收费该怎么办的担忧。
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。
尽管视觉语言模型（LVLMs）在图像与短视频理解中已取得显著进展，但在处理长时序、复杂语义的视频内容时仍面临巨大挑战 —— 上下文长度限制、跨模态对齐困难、计算成本高昂等问题制约着其实际应用。针对这一难题，厦门大学、罗切斯特大学与南京大学联合提出了一种轻量高效、无需微调的创新框架 ——Video-RAG。
北大华为联手推出KV cache管理新方式，推理速度比前SOTA提升4.7倍！ 大模型处理长序列时，KV cache的内存占用随序列长度线性增长，已成为制约模型部署的严峻瓶颈。
美国签证体系，尤其在科技人才领域，长期被诟病为成本高、周期长、透明度低。前微软科学家Priyanka Kulkarni创办Casium，尝试用AI改造签证服务，把3–6个月的材料准备缩至10个工作日左右；部分案例不到1个月即可入职。
