全新AI工具EditVerse将图片和视频编辑整合到一个框架中，让你像P图一样轻松P视频。通过统一的通用视觉语言和上下文学习能力，EditVerse解决了传统视频编辑复杂、数据稀缺的问题，还能实现罕见的「涌现能力」。在效果上，它甚至超越了商业工具Runway，预示着一个创作新纪元的到来。
dots.ocr 支持多语言文档的解析，能够在单一模型中统一完成版面检测、文本识别、表格解析、公式提取等任务，并保持良好的阅读顺序。他们之所以在一个模型中完成这些任务，是因为他们相信这些任务之间可以相互促进，为彼此提供更多的 context，从而达到更高的性能上限。目前，该项目的 star 量已经超过了 5000。
浏览器「第三次世界大战」打响！OpenAI向谷歌扔下一个AI核弹，谁能掌握未来互联网之门的钥匙？互联网未来之战已然打响。OpenAI在所有人（尤其是山景城）最意想不到的时分，发布一款直指谷歌核心业务命脉的新产品。
为破解大模型长思维链的效率难题，并且为了更好的端到端加速落地，我们将思考早停与投机采样无缝融合，提出了 SpecExit 方法，利用轻量级草稿模型预测 “退出信号”，在避免额外探测开销的同时将思维链长度缩短 66%，vLLM 上推理端到端加速 2.5 倍。
加州大学伯克利分校的研究团队提出了一种AI驱动的系统研究方法ADRS（AI-Driven Research for Systems），它可以通过“生成—评估—改进”的迭代循环，实现算法的持续优化。
阿里巴巴与上海交通大学 EPIC Lab 联合提出 Socratic-Zero，一个完全无外部数据依赖的自主推理训练框架。该方法仅从 100 个种子问题出发，通过三个智能体的协同进化，自动生成高质量、难度自适应的课程，并持续提升模型推理能力。
在科幻作品描绘的未来，人工智能不仅仅是完成任务的工具，更是为人类提供情感陪伴与生活支持的伙伴。在实现这一愿景的探索中，多模态大模型已展现出一定潜力，可以接受视觉、语音等多模态的信息输入，结合上下文做出反馈。
刚刚，OpenAI内部秘密项目「Mercury」（水星）曝出！该项目正高薪招募百名前投行精英训练财务模型，旨在替代初级银行家的重复性工作。业内普遍认为，这是OpenAI在算力成本高企背景下，加速商业化与盈利的关键一步。
强化学习能力强大，几乎已经成为推理模型训练流程中的标配，也有不少研究者在探索强化学习可以为大模型带来哪些涌现行为。
在最近一篇来自Meta FAIR团队的论文里，研究者找到了一种前所未有的方式——他们能实时看到AI的思考过程。这项名为CRV的方法，通过替换模型内部的MLP模块，让每一步推理都变得「可见」。这不是隐喻，而是可量化的现象。Meta用它让错误检测精度提升到92.47%，也让人类第一次得以窥见AI是怎么想错的。
