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当前的训练与评测范式存在一个根本性的局限：几乎所有主流 Benchmark（如 MATH500、AIME）都聚焦于孤立的单步问题，问题之间相互独立，模型只需「回答一个问题，然后结束」。但真实世界的推理场景往往截然不同： 为填补这一空白，复旦大学与美团 LongCat Team 联合推出 R-HORIZON—— 首个系统性评估与增强 LRMs 长链推理能力的方法与基准。
随着 AI 能力不断增强，它正日益融入我们的工作与生活。我们也更愿意给予它更多「授权」，让它主动去搜集信息、分析证据、做出判断。搜索智能体正是 AI 触达人类世界迈出的重要一步。
人工智能模型的安全对齐问题，一直像悬在头顶的达摩克利斯之剑。 自对抗样本被发现以来，这一安全对齐缺陷，广泛、长期地存在与不同的深度学习模型中。
AI 检测准确率高达 98.9%，也防不住有人给真视频 P 上 Sora 水印。前段时间刷到一个视频，标题就是「中俄混血女明星回应地下室打婆婆传闻」，试问谁看了这个标题能不燃起熊熊的八卦之心？
时隔两月，Baichuan-M2 Plus重磅出世！成为业内首个循证增强的医疗大模型，幻觉要比DeepSeek-R1低3倍，可信度比肩资深临床专家。新模型将「循证医学」理念深度融入训练和推理，通过首创「六源循证范式」，模拟人类医生思维，有效辨别不同层级医学证据、评估其可靠性，并在回答中优先引用高等级证据。
随着多模态大模型的不断演进，指令引导的图像编辑（Instruction-guided Image Editing）技术取得了显著进展。然而，现有模型在遵循复杂、精细的文本指令方面仍面临巨大挑战，往往需要用户进行多次尝试和手动筛选，难以实现稳定、高质量的「一步到位」式编辑。
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：
虽然浏览器 AI agent 的概念听起来很美好，但实际构建这样的系统却面临巨大挑战。这正是 Kernel 要解决的核心问题。我发现很多开发者想要构建 AI agent，但却在基础设施层面遇到了各种障碍：性能不稳定、运行时间不可靠、定价不合理、身份认证复杂、权限管理混乱，以及一个本来就不是为 agent 设计的互联网世界。
刚刚，这个开源的VLA一站式平台，不仅让UR5e真机实现了100%成功率，还在五大仿真环境中全面领先，最高性能提升高达46%，而且还支持RTX 4090训练！最近，由Dexmal 原力灵机重磅开源的Dexbotic，则构建了一个「VLA统一平台」。Dexbotic作为具身智能VLA模型一站式科研服务平台，可以为VLA科研提供基础设施，加速研究效率。