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。
原文作者：David Adam 本篇《自然》长文共3702字，干货满满，预计阅读时间12分钟，时间不够建议可以先“浮窗”或者收藏哦。 研究表明，电子伙伴类应用有利有弊——但科学家们担心长期依赖性。 绘
就在最新一期的SuperCLUE中文大模型通用基准测评中，各个AI大模型玩家的成绩新鲜出炉。DeepSeek-V3.1-Terminus-Thinking openPangu-Ultra-MoE-718B Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
百度杀入 AI 视频生成赛道后，就一直加班加点卷个不停。 7 月初，百度第一次正式官宣蒸汽机 1.0 模型，以极致指令遵循能力惊艳亮相；8 月底，百度又发布全球首个中文音视频一体化模型百度蒸汽机 2.0，实现生成视频中人物口型、表情、动作的毫秒级同步。
我想聊个反向操作：咱们普通人，如何用有限的资源，轻松驯服一个 AI 模型，让它变成我们专属的垂直领域小能手？主角，就是最近华为刚刚开源的一个大小仅为 1B 的模型 openPangu-Embedded-1B，它不仅全面领先同规格模型，甚至与更大规模的 Qwen3-1.7B 也难分伯仲。
结合RLHF+RLVR，8B小模型就能超越GPT-4o、媲美Claude-3.7-Sonnet。陈丹琦新作来了。他们提出了一个结合RLHF和RLVR优点的方法，RLMT（Reinforcement Learning with Model-rewarded Thinking，基于模型奖励思维的强化学习）。
近日Synthesize Bio宣布完成1000万美元种子轮融资，以加速生成基因组学模型的开发。Synthesize Bio已推出GEM-1，这是一个专为生成基因组学设计的基础模型，其基于迄今为止最完善的RNA测序数据集进行训练，使用者通过描述实验设计，就能获得接近真实实验的模拟数据。
杜克大学团队发现，扩散大语言模型只需关注少量「中奖」token，就能在推理时把速度提升61-97倍，还能让模型更懂格式、更听话。新策略DPad不训练也能零成本挑出关键信息，实现「少算多准」的双赢。
《Critterz》讲述了一群森林生物在村庄受到一个陌生人打扰后踏上冒险之旅的故事，该片是OpenAI创意专家Chad Nelson的创意。2023年，导演兼编剧Chad Nelson与Native Foreign团队完成了《Critterz》短片，并尝试首次使用OpenAI的DALL-E完成美术与场景风格设定。
对于提升AI能主动发现问题、提出假设、调用工具并执行解决方案，在真实环境里闭环工作，而不只是在对话里“想”的智能体能力（Agency）。在这篇论文之前的传统方法认为，需要遵循传统语言模型的“规模法则”（Scaling Laws）才能实现，即投入更多的数据就能获得更好的性能。
