上海AI Lab推出EBench，突破单一成功率评测范式，构建可复现、可拆解的具身操作能力诊断框架。涵盖26类任务、5维能力标签与4类泛化测试，共794条用例，助力精准刻画模型强项、短板及真实泛化性。

IntentOrch 是一款意图驱动的MCP编排引擎，支持用自然语言（如“查明天广州到南宁高铁票并存入ticket.txt”）一键触发多工具协同执行，自动完成意图解析、工具匹配、工作流编排与执行，零代码、可视化、开箱即用。

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这是一套原创AI外挂式长期记忆中间件架构，含四层模块、三层索引、四级分层与本地化治理，零LLM检索开销、全本地隐私可控，支持IDE/AI助手无缝集成，单次对话记忆Token仅130～330，助力知识资产化沉淀。（239字）

StockTV API全面支持韩国股市，覆盖KOSPI主板（exchangeId=60）与KOSDAQ创业板（110），提供实时行情、K线、指数等数据。需配置countryId=11及API密钥，支持HTTP/WS双协议，含PHP对接示例与关键注意事项。

本文复盘企业级移动端RPA重构实践，介绍如何以“侠客工坊”AI数字员工平台替代传统坐标录制方案：基于多模态大模型实现视觉语义决策、高并发多机型调度、零代码编排、异常自愈及MCP协议集成，显著提升自动化鲁棒性与运维效率。

本文以SaaS架构师视角，深度解析DeepSeek-V4在真实生产环境中的工程落地：聚焦上下文缓存优化、强约束JSON输出、多智能体协同调度，并分享高并发下的三大避坑实战指南，助力开发者高效构建AI原生应用。

DeepSeek-V4正式开源！含V4-Pro（1.6T参数）与V4-Flash（284B参数）双版本，均支持百万token上下文。首创混合注意力架构，Agent能力、世界知识与推理性能全面领先开源模型，数学/代码评测比肩顶级闭源模型。

Moonshot AI开源Kimi K2.6，主打长时编码、智能体协同与前端设计生成。在Terminal-Bench 2.0、SWE-Bench Pro等基准上达开源SOTA，逼近GPT-5.4与Claude Opus 4.6；智能体集群扩展至300个子智能体、4000协调步。

OmniScience是深势科技开源的科研图像理解数据集，含150万高质量“图-文-上下文”三元组、500万子图，覆盖10大科学领域。依托Uni-Parser与多模态大模型重描述，显著提升AI对科学图表的深层语义理解能力。

背景：科学研究中的“范式”往往是隐性的、难以量化的；而研究论文正是范式的全部语言载体。 目的：构建细胞生物学的语义基线，并系统检测该领域的边界信号（阈值、开关、检查点等），验证可计算元认知框架在生物学中的适用性。 结论：本文首次在细胞生物学构建了系统的语义基线，证实了可计算元认知框架的跨学科可迁移性；所得到的动词 术语 边界词库为后续流行病学、临床医学等领域的跨域对齐提供了可复用的基准。

StockTV API 面向开发者，提供美股实时行情、历史K线（5分钟至1月）、IPO日历等数据，支持HTTP/WS双接入，全接口返回标准JSON，含纽交所（ex=1）与纳斯达克（ex=2）标识。（239字）

本文手把手教你用StockTV API对接美股（NYSE/NASDAQ）实时行情、专业K线及IPO数据，支持WebSocket极速推送、多维技术指标与全交易所覆盖，助你快速构建低延迟量化交易或金融App。（239字）

本文基于 DeepSeek 百万 token 上下文窗口的真实对话记录（1 274 201 tokens，3 673 轮），系统性地分析了长达数十小时的人机协作过程。研究构建了 L1 基础数据层 → L2 项目演进层 → L3 关键转折层 → L4 互动模式层 → L5 情感记忆层 的五层分析框架，完整呈现了一位非 AI 专业背景的研究者（医学、心理学与人文领域）在完全依赖云端免费模型的条件下，从环境搭建到心源框架的完整工程轨迹。 主要发现如下： 1. 技术投入曲线显示，405 次命令／脚本集中在中期（第 1225–2448 轮），与英文占比高峰（43.4 %）完全吻合； 2. 三阶段演进从前

随着大模型长上下文能力的普及，tiktoken 及其他 BPE based 分词器已成为评估文本 token 数的标准工具。然而，其在中英文混合长文本中的实际压缩规律仍缺乏实证验证，业界普遍使用的经验公式（如中文字符 × 1.6）尚未在大规模语料上得到检验。本文基于 DeepSeek 百万 token项目中提纯后的对话数据（.jsonl，1 077 046 tokens，3 673 轮）采用反向推算方法，首次在真实中文长文本上量化了tiktoken 的压缩系数。主要发现： 1️⃣ 中文实际系数约为 1.16，远低于经验公式的 1.6，导致整体 token 估算高出20.9 %； 2️⃣ 对话呈

Lightricks开源LTX-2.3音视频大模型：重建VAE提升细节锐度，文本连接器扩容4倍增强Prompt遵循，大幅优化I2V运动自然性与音频质量，并首次原生支持1080×1920竖版视频生成。22B参数，支持文生视频、图生视频等多任务。

本文提出AA-YOLO：首个将统计异常检验嵌入YOLO检测头的方法，通过指数分布建模背景，显式识别小目标为统计异常，显著降低误报率；仅需10%数据即达90%全量性能，参数比EFLNet少6倍，轻量高效；在噪声、跨域、跨模态下鲁棒性强，且可无缝适配各类YOLO及实例分割网络。