东方佑

Video-XL-2开源模型突破长视频理解三大瓶颈：效果超越72B参数模型，单卡支持万帧处理，2048帧分析仅需12秒。该模型通过创新的Chunk-based Prefilling技术和四阶段渐进训练法，在影视分析、安防监控等场景展现卓越性能。目前已全面开源，支持开发者快速部署，推动视频认知技术向实时分析、多模态融合发展，为万亿级视频数据挖掘开启新可能。

本文介绍了基于SamOutV8架构的序列生成模型，核心包含MaxStateSuper状态编码器、FeedForward前馈网络和DecoderLayer解码模块。模型通过自注意力机制与状态编码策略处理长序列任务，采用LayerNorm稳定训练、Dropout防止过拟合。实验表明，在隐含维度384和6层解码器结构下表现稳定，填充符处理有效避免了NaN问题。该架构实现了高效的自注意力机制与状态编码融合，为序列生成任务提供了新的解决方案。

Codex的发布标志着AI编程进入第二代智能体时代——不再局限于语法级别的补全，而是转向工程思维级的协作。正如OpenAI工程师所言：「我们不是在取代开发者，而是在为他们装备『时间机器』。」然而，这场革命也带来了新的挑战：当AI能写代码时，开发者的核心竞争力何在？当所有团队都拥有「10x工程师」，软件行业的竞争门槛将如何演变？或许答案就藏在Greg Brockman的那句话里：「AI编程智能体的目标，是让人类专注于最擅长的事——创造。延伸阅读Codex官方演示视频OpenAI Codex技术白皮书。

SWE-1的发布标志着AI编程进入第二代：不再局限于语法级别的补全，而是转向工程思维级的协作。正如Windsurf团队所言：「没有模型能独立完成所有开发任务，但通过流动感知系统，我们可以让AI与人类的能力边界不断扩展。这场变革带来的不仅是效率提升，更是对「开发者角色」的重新定义——或许未来最抢手的技能，将是如何高效地与AI共同思考与创造。延伸阅读Windsurf官方博客OpenAI收购Windsurf深度解析本文来自至顶AI实验室，专注生成式AI技术探索与产业应用分析。欢迎关注交流！

部署友好：适配消费级GPU（如A100/H100）；能效比高：训练成本仅为千亿模型的1/10；边缘计算潜力：支持本地化部署，降低云端依赖。AM-Thinking-V1的诞生，不仅是技术上的突破，更是对AI发展理念的深刻反思。它证明，智慧的训练方法比盲目的参数堆砌更重要，也为资源有限的团队指明了方向。或许正如这篇博客的标题所暗示的：在AI的竞技场上，真正的赢家未必是“最壮”的那个，而是“最聪明”的那个。延伸阅读本文来自至顶AI实验室，专注生成式AI技术探索与产业应用分析。欢迎关注交流！

本文介绍了一个基于 OpenCV + PyAutoGUI + Tkinter + FastAPI + Requests 的远程控制软件设计方案。该方案分为 被控端（服务端） 和 控制端（客户端），支持实时屏幕查看、键盘映射和鼠标操作。被控端使用 FastAPI 提供屏幕截图、键盘和鼠标操作的接口，控制端通过 Tkinter 实现用户界面，并通过 Requests 与被控端进行通信。系统架构清晰，依赖库安装简单，代码实现详细，使用说明明确，适合局域网内的远程控制需求。

18岁的Michael Truell在2019年与硅谷投资人Ali Partovi的会面中展现了他的编程天赋，随后辍学创办了AI编程工具Cursor。Cursor在短短两年内实现了年收入2亿美元、估值90亿美元的奇迹，彻底改变了软件开发规则。Cursor的成功源于其反传统的市场策略，如拒绝企业客户、零广告投入，以及通过开发者社区自发传播。Truell强调，Cursor不是简单的代码补全工具，而是通过AI原生技术重构编程范式，让开发者从代码编写者转变为逻辑设计师。Cursor自研的AI模型集群在速度和准确性上

北美顶尖名校强化学习（RL）方向的博士生在Reddit上质疑自己35万美元年薪的offer过低，引发热议。行业薪酬差距显著，科技巨头基础年薪20万-25万刀，顶级实验室如DeepMind、OpenAI可达百万美元，而量化交易机构如HRT、Jane Street也提供超百万刀的offer，但存在职业路径固化的风险。地域差异明显，北美科技公司研究员年薪普遍30万+刀，而欧洲相对较低。前辈建议，应届生应手握多份offer以争取更高薪酬，同时优先选择能积累前沿经验的岗位。微软RL团队因研究意义感缺失而集体转岗，De

曾经“百模混战”的局面已落幕，字节、阿里、阶跃星辰、智谱和DeepSeek五大巨头强势崛起，形成“基模五强”新格局。五强争霸的背后，是中国AI从“追赶者”向“领跑者”蜕变的信号。无论是阿里的开源生态、字节的场景闭环，还是阶跃星辰的多模态、智谱的智能体、DeepSeek的技术颠覆，都在为AGI铺路。这场竞赛的终点，或许不仅是技术霸权，更是一个由AI重构的未来世界。更是核心：吴永辉（字节）、梁文锋（DeepSeek）、姜大昕（阶跃星辰）等技术领军人物，既是研发的领航者，也是吸引顶尖人才的磁石。

红杉资本预测，AI市场规模将在未来10-20年内远超当前4000亿美元的云计算市场，甚至达到“难以估量的体量”。与此同时，全球企业正加速拥抱生成式AI，首席AI官（CAIO）职位将成为企业标配。在这场变革中，谁将引领未来？从万亿级智能体经济到首席AI官的兴起，AI正从技术工具演变为驱动商业与社会变革的核心力量。正如红杉资本所言：“这不是一场竞赛，而是一次范式转移。未来十年，谁能掌握应用层创新、构建智能体生态并培养AI人才，谁将赢得下一个时代。：你认为AI智能体经济将如何改变你的行业？欢迎在评论区分享见解！

官方宣称其性能接近甚至超越Claude Sonnet 3.7的90%，但成本却比DeepSeek V3低至八分之一。然而，当开发者们涌入实测时，结果却出乎意料——有人直言：“未来，随着Mistral Large的推出，这场由欧洲黑马掀起的性价比风暴，是否会改变AI行业的格局？Mistral Medium 3的发布，再次印证了AI领域的激烈竞争——法国AI初创公司Mistral AI刚刚发布了新一代多模态模型。

官方宣称其性能接近甚至超越Claude Sonnet 3.7的90%，但成本却比DeepSeek V3低至八分之一。然而，当开发者们涌入实测时，结果却出乎意料——有人直言：“未来，随着Mistral Large的推出，这场由欧洲黑马掀起的性价比风暴，是否会改变AI行业的格局？Mistral Medium 3的发布，再次印证了AI领域的激烈竞争——法国AI初创公司Mistral AI刚刚发布了新一代多模态模型。

Gemini 2.5 Pro的发布，不仅是技术的胜利，更是AI与人类创造力融合的典范。正如谷歌创始人Hassabis所说：“这只是开始。”随着更多开发者加入这场“氛围编程”的浪潮，我们或许正在见证软件开发史上的又一次范式革命。参考资料X: GeminiApp 官方推文Google官方博客。

段落样式克隆：完整复制字体、颜色、加粗、斜体等格式表格格式迁移：包括单元格边框、列宽、对齐方式等分页符识别处理：自动识别并复制分页符文档结构维护：保持原始文档的层级结构本方案通过深度解析 Word 文档的 XML 结构，实现了完整的样式和格式迁移。支持分节符和页眉页脚克隆增加图片和图表复制功能开发图形化操作界面完整代码已通过测试，可直接应用于文档自动化处理场景。通过适当扩展，可以构建完整的文档模板管理系统。"""复制 run 的样式""""""判断元素是否为分页符（段落或表格后）"""

当“奥特曼妥协”与“四面楚歌”并置时，OpenAI的这次重大调整，仿佛在科技史上投下一颗震撼弹。”这句话背后，是这家曾因“拒绝向谷歌、微软等大公司开放技术”而被质疑的AI实验室，如今试图以非营利模式重塑未来。当Sam Altman说“我们想为世界打造一个大脑”的时候，他或许没有意识到，这不仅是一场关于技术的革命，更是一场关乎人类文明未来的战争。他曾认为，“AGI只能由少数人掌控”，但现在却承认：“在一个有多个优秀AI公司的世界里，这种想法已不现实。OpenAI的这次调整，或许只是通往AGI民主化的一小步。

传统观点认为，可以通过「弱监督强」的机制实现控制——即人类（或较弱的AI）监督更强的AI，而更强的AI又监督更强大的AI，形成递归的「嵌套可扩展监督」（NSO）。AGI的竞赛已进入倒计时。MIT的研究像一记重锤，敲响了文明存续的警钟。正如核能的发现既带来光明也暗藏毁灭，AGI的未来取决于我们如何平衡创新与安全。这一数字甚至被命名为「康普顿常数」，暗喻人类在核能探索中的风险计算——但这次，赌上的是整个文明的未来。研究将问题抽象为「弱监管者（Guards）」与「强对抗者（Houdini）」的博弈。

这得益于其在任务分解、工具调用和响应结构上的深度重构，使其能高效处理多步骤、跨工具的复杂指令。以颠覆性的性能表现和创新能力，直接刷新了全球大模型领域的多项记录。从学术基准到实际应用，从Agent能力到部署效率，Qwen3均展现出对竞品的全面压制，堪称国产大模型的里程碑之作。实测显示，模式切换几乎不损耗性能，展现了深厚的大模型工程化能力。上，Qwen3紧追Gemini 2.5 Pro，显著优于OpenAI o1和DeepSeek R1，稳坐开源模型头把交椅。Qwen3的发布，标志着国产大模型正式迈入。

机器学习领域的研究正面临「论文爆炸」与「代码复现难」的双重挑战。韩国科学技术院与DeepAuto.ai联合推出的Paper2Code框架，通过多智能体协同，将论文直接转化为可运行的代码库，效率远超人类开发者。本文解析其技术原理、实验验证及对科研范式的颠覆性影响。Paper2Code的诞生，标志着AI从「辅助工具」向「科研生产力核心」的跃迁。当代码生成与论文理解深度融合，我们或许正站在一场科研革命的起点——未来的研究者，或许只需专注「想」与「验证」，而「做」的重担，将由AI代劳。参考资料。

本文提出一种LLM的几何视角抽象模型，将语言模型视为上文向量与Token向量的动态距离计算系统。通过引入"平均Token距离"作为模型容量的量化指标，探讨如何通过优化该指标而非单纯依赖数据规模来提升模型性能。

提出指向性Token（Pointer Token），用于显式建立当前词与前序词的关联。Pointertj1若当前词xt指向xj0否则1, & \text{若当前词 $x_t$ 指向 $x_j$} \\0, & \text{否则}Pointertj10​若当前词xt​指向xj​否则​其中jtj < tjt为前序词的位置。

数学本质：自回归模型通过链式法则构建隐式条件概率图；机制映射：注意力权重模拟边权重，KV缓存存储节点信息，生成路径构成图的边；应用价值：无需显式构建图结构，即可完成关系推理、逻辑建模等任务。

数据质量低：主流数据集（如MathVista、MMBench）中，真正「有挑战性」的样本占比不足20%。依赖知识蒸馏：多数模型需借助GPT-4o等大型模型的推理过程作为教师信号，导致训练流程复杂且成本高。数据效率提升：减少95%的数据量，降低存储与计算成本。去中心化可能：无需依赖闭源教师模型，小团队也能训练高性能VLM。数据质量远比数据量更重要。主动学习：动态筛选高价值样本。自适应难度：根据模型能力动态调整训练集难度。一作王玺尧。

功能说明通过操作Word底层XML支持设置topbottom等6个方向的边框参数含义：sz：线宽（单位：磅）val：边框类型（single实线/none无边框）color：十六进制颜色值。

本文通过Ollama的本地模型与Base64编码技术，实现了从图片读取到AI分析的完整流程。这一方案不仅降低了云端API调用的成本，还通过本地部署提升了响应速度。随着Ollama支持的模型不断扩展，未来可探索更多场景（如实时监控、文档分析等）。动手试试？安装Ollama并拉取支持图像的模型。将示例代码中的image_path替换为你的图片路径。观察分析结果，尝试调整提示词（prompt）以优化输出。

本文通过FastAPI和OpenAI API，实现了多模态媒体文件的分析服务。这一方案结合了异步处理的高效性与多模态模型的灵活性，适用于智能客服、内容审核等场景。随着多模态模型的持续演进，未来可探索更多应用场景（如实时视频摘要生成）。动手试试？替换代码中的API密钥并启动服务。使用Postman或curl测试端点。尝试调整prompt以优化分析结果（如“视频中的人物情绪如何？”）。如果需要进一步优化或遇到问题，欢迎在评论区交流！

它基于LangChain与LangGraph技术，将大语言模型（LLM）与图逻辑结合，实现**“一句话抓取全网数据”**。无论是电商价格监控、学术论文收集，还是舆情分析，只需自然语言指令即可完成，且支持本地部署，数据完全可控！无论是个人开发者还是企业团队，都能通过自然语言指令高效获取结构化数据，大幅降低技术门槛。现在就尝试一下，让AI帮你解放双手，专注数据分析与决策！昨天介绍的工具需要依赖OpenAI的API，今天要分享一款更接地气的开源神器——（功能基于v1.5.0版本，数据统计至2025-04-16）

的模型，不仅能部署在普通智能手机（如Google Pixel）上，还能与海豚进行水下交流，标志着人类向“跨物种对话”迈出了关键一步。谷歌CEO皮查伊（Sundar Pichai）称其为“AI技术的革命性应用”，并计划于夏季开源该模型，让每个人都能参与这场“海洋版ChatGPT”的探索。当海豚的哨声与AI的算法相遇，我们或许正在见证一场“语言革命”的开端。正如皮查伊所言：“这不仅是技术的胜利，更是对生命多样性的致敬。未来，或许我们能与海豚讨论潮汐，与鲸鱼共赏星空，甚至理解一只狗的“内心独白”。

o3/o4-mini的发布，不仅是OpenAI技术实力的体现，更是AI迈向“理解世界”关键一步。当模型开始用图像思考、自主调用工具，我们离构建真正“社会智能”的AI又近了一步。正如OpenAI所言：“引擎盖下的AI，仅通过预测token和强化学习，已能完成令人惊叹的事。刷新了编程、数学、视觉推理的SOTA，在复杂任务中展现“天才水平”。未来，AI不仅能“看图说话”，更能像人类一样思考、推理、解决问题，甚至创造价值。随着Codex CLI的开源和社区生态的繁荣，我们或许正站在。，为开发者带来革命性体验。

ToM（Theory of Mind）是人类理解他人心理状态的能力，例如“他为什么这样做？对于AI而言，ToM是构建社会智能的关键，使其能够与人类自然交互。AutoToM不仅是技术上的创新，更是AI社会智能发展的里程碑。它证明了通过结合符号推理与机器学习，AI可以像人类一样“读心”。随着研究的深入，我们或许能见证AI真正理解人类情感与意图的那一天。近日，约翰霍普金斯大学（JHU）的研究团队提出了一种革命性方法——的基于模型的ToM方法，其核心是**贝叶斯逆向规划（BIP）大语言模型（LLM）**的结合。

通过函数，开发者可以高效地将JSON格式的SQL指令转换为可执行的SQL语句。字符串值的引号处理：确保字符类型字段用单引号包裹。数据库函数兼容性：根据目标数据库选择合适的JSON函数。分组与排序逻辑：合理使用GROUP BYHAVINGORDER BY。通过本文的案例与解析，读者可快速掌握JSON到SQL的转换技巧，并灵活应用于实际开发场景。

通过将JSON描述转换为SQL语句，可以快速将业务需求转化为可执行的查询，提升开发效率。本文提供的工具和案例覆盖了销售分析、日志监控、订单统计等典型场景，帮助开发者在实际业务中灵活应用。

三个维度的全面突破。从百万Token的“大海捞针”到全栈Web应用的单次生成，开发者将获得前所未有的生产力工具。而GPT-4.5的退场，则印证了AI模型的快速迭代规律——将在三个月后（2024年7月14日）从API中下架，标志着OpenAI对模型迭代的又一次战略调整。体验GPT-4.1系列，或通过API接入，开启你的高效开发之旅。GPT-4.1系列的发布，标志着OpenAI在。OpenAI在AI领域再次掀起波澜，正式推出。与此同时，备受争议的。

从免费版本到高速推理，从代码生成到深度研究，其开源策略与商业化路径的结合，正在为开发者和企业提供更灵活的选择。当“速度即王道”成为新战场，这场由智谱点燃的AI军备竞赛，或许才刚刚开始。，将DeepSeek R1的常规速度甩开8倍，同时在效果上实现对671B参数模型的“降维打击”。冷启动强化学习**，特别针对数学、代码、逻辑推理等场景深度优化，使得32B参数模型的效率远超预期。：所有主流模型均翻车，GLM-Z1-Air也不例外，但其开源特性允许后续迭代优化。体验GLM-Z1系列模型，开启你的AI新纪元。

无论是代码插件、文档检索模块，还是任务执行框架，这些工具的开发、维护和更新始终依赖于人类工程师的介入。这种模式不仅效率低下，更限制了AI的自主性和扩展性。通过自主构建工具、验证工具、优化流程，AI将从“工具的使用者”进化为“工具的创造者”。通过这篇博客，我们不仅阐述了自主智能的核心能力与流程，更揭示了其对现有AI开发模式的颠覆性意义。——通过赋予AI“自主构建、管理和进化工具”的能力，使其能够像人类一样，独立完成从任务理解到工具开发的全流程。自主智能系统的目标，不是取代人类工程师，而是。

我们可以直接操作字体的底层矢量数据，实现字形修改、分析和自动化处理。无论是设计个性化字体，还是研究字体结构，这些工具都能提供强大的支持。** 是一款强大的Python库，可以让我们直接操作字体文件的底层结构。本文将通过两个实用函数，展示如何。字体设计与分析是NLP和视觉领域的交叉应用，而**，帮助开发者快速上手字体编辑与分析。，探索字体设计的新可能！

总参数量达16.4B，激活参数仅2.8B，支持长达128K的上下文长度。这两款模型在视觉理解、长文本处理和复杂推理任务中表现出色，甚至超越了Qwen2.5-7B等主流模型。本文将带您深入了解Kimi-VL的技术细节、应用场景及快速使用方法。Kimi-VL的开源为多模态AI应用提供了强大的工具支持，无论是学术研究还是工业落地，其高效、灵活的架构和强大的推理能力都值得尝试。立即行动，加入多模态AI的探索之旅！多模态大模型正成为AI领域的核心驱动力。近日，MoonshotAI开源了两个重磅多模态模型——

他不仅攻克了FPGA的“不可能”，更以学术与产业的深度结合，推动了芯片设计的民主化。正如ACM所言，他的工作“像Chuck Thacker的贡献一样，重新定义了计算的边界”。未来，随着量子计算与AI的融合，我们期待他继续书写芯片设计的新篇章。他的工作不仅打破了FPGA编程的复杂性壁垒，更推动了芯片设计从“硬件定制”走向“软件定义”的范式变革。FPGA（现场可编程门阵列）是一种可动态编程的芯片，因其灵活性被广泛应用于通信、AI、航空航天等领域。被誉为技术创新的风向标。的基石，彻底改变了FPGA开发的门槛。

在财务、法律或正式文档中，金额的中文大写形式（如“壹万贰仟叁佰肆拾伍元陆角柒分”）是不可或缺的。本文将介绍一个完整的Python项目，通过代码实现金额到中文大写的转换，并构建数据集用于后续的NLP任务（如文本编码、分词等）。代码涵盖核心算法、数据生成、编码分词等模块，适合开发者快速上手并扩展。通过此代码，开发者可快速构建金额处理系统，或将其扩展为更复杂的文本处理工具（如财务票据识别、法律文本生成等）。代码的完整性和可扩展性，使其成为NLP入门与进阶的绝佳实践案例。

英伟达Llama Nemotron-Ultra-253B的发布，再次证明了“高效推理”是大模型落地的关键。它不仅重新定义了开源模型的性能天花板，更展示了技术融合（NAS+强化学习+多智能体）的潜力。对于开发者和企业而言，这既是机遇，也是挑战——如何利用这类模型解决实际问题，将成为下一阶段竞争的核心。推理模型，不仅参数规模达到253亿，更在数学推理、科学问答、编码等任务中超越Llama 4和DeepSeek-R1，成为推理领域的“新王”。在大模型竞争白热化的今天，英伟达再次以开源姿态掀起波澜。

路由LLM是一种模型级的混合专家系统（MoE）输入层：接收用户请求（如文本生成、代码补全）。路由层：通过预训练的“路由器”（Router）分析任务特征，动态选择最合适的LLM执行。执行层：由多个异构模型（开源/闭源/专用模型）组成的“专家池”完成推理。与传统MoE（在模型内部扩展专家层）不同，路由LLM将完整LLM视为独立“专家”，支持跨架构、跨训练阶段的协同，甚至可混合闭源模型（如GPT-4）与开源模型（如Llama系列）。路由LLM的出现，不仅是一次技术突破，更是一种理念革新——“组合即创新”。