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刚读了一篇 AI4AI 论文《AI4AI at Scale》，来自 XYZ Agentic Team。还是第一次听到这个 Lab。他们用 AI4AI 的方式做出了两个很强的搜索 agent，也公开了方法。借这篇 paper 讲讲 AI4AI 到底怎么工作，下面尽量少堆术语。
谁能想到，在全球具身智能操作能力的顶级榜单上，打败海外标杆模型π0的，居然是一个只有1B级参数的轻量级模型。
凌晨两点，城市睡着了，前置仓还醒着。
不教AI认手,而是从视频世界模型里直接「读」出双手:三大基准SOTA,让百万小时野生视频第一次能变成机器人的操作教材。
来自至知创新研究院（IQuest Research）、中国人民大学高瓴人工智能学院、KAUST等机构的研究团队提出了FORT，一个面向Deep Search Agent的shortcut-resistant training-data synthesis framework。
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。