1.3B 的 OXR 開源登頂三項文件解析榜,速度超 PaddleOCR、MinerU
1.3B 引數的開源文件解析模型 OXR 在 OmniDocBench、olmOCR-Bench、DocParsingBench 三項基準上分別取得 97.18、87.84、87.76 分,均列第一。它覆蓋文字、表格、公式、化學結構式等 13 類元素,輸出 Markdown / JSON 並保留版面座標,公式轉 LaTeX、表格轉 HTML。
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1.3B 引數的開源文件解析模型 OXR 在 OmniDocBench、olmOCR-Bench、DocParsingBench 三項基準上分別取得 97.18、87.84、87.76 分,均列第一。它覆蓋文字、表格、公式、化學結構式等 13 類元素,輸出 Markdown / JSON 並保留版面座標,公式轉 LaTeX、表格轉 HTML。
百度發布並開源文心 Unlimited OCR 2,百頁級單序列峰值 KV 快取從 47GB 降到 1.77GB,減少約 96%。它靠稀疏參考滑動視窗注意力 SR-SWA 與分塊無限解碼,可連續解析 3600 頁以上文件,16 路併發吞吐從 360 提升到 1315 Token/秒。MarathonDocBench 得 77.06、MPDocBench 得 84.59,單步解碼速度分別為全注意力和上代 R-SWA 的 7.0 倍與 5.6 倍。
一名軟體工程師用 Claude Code 搭建 AI 流水線,在一夜 12 小時內檢索 435 萬頁荷蘭東印度公司檔案與舊報紙,發現一份被遺忘的隕石記錄、三隻未記錄的犀牛和未定位的火山噴發。他把 570 萬段文字轉成語義向量檢索,再用每百萬詞僅幾美分的小型決策模型 Jev 初篩(讀 5.9 萬條大象記錄約 3 美元),由 Claude Haiku 精讀並核對原始掃描頁。靈感來自歷史學家 Benjamin Breen 用 Opus 5.5 找到的 1615 年渡渡鳥目擊記錄。
Ai2 開源了 AstaBrief 8B,一個把研究問題與檢索文獻片段轉成帶引用報告的模型,基於 Qwen3-8B 訓練,已作為 Asta 的 Fast 模式上線。官方稱 Fast 模式平均 51.1 秒生成一份報告,比 Claude 驅動的 Thinking 模式 178.5 秒快約 3.5 倍。模型權重、訓練資料與範例工作流一併開放,機構可在自有基礎設施上本地生成報告。
Ai2 於 2026 年 10 月 2 日開源 AstaBrief 8B,一個把研究問題與檢索文獻片段轉成帶引用報告的模型,基於 Qwen3-8B 訓練,採用 SFT 加 DPO 而非強化學習。它已作為 Asta 的 Fast 模式上線,與 Claude 驅動的 Thinking 模式並列,整條流水線平均每份報告 51.1 秒,比 Thinking 模式的 178.5 秒快約 3.5 倍。
LibreOffice 背後的非營利組織 Document Foundation 表示,在可預見的未來不會把 AI 加入這款開源辦公軟體。8 月底發布的最新版已重申軟體不含任何生成式 AI 功能,這是刻意設計,以確保使用者文件不被上傳伺服器處理、軟體不依賴網路連線即可執行。該組織稱目前沒有能滿足其全部要求的 AI 整合方案,希望使用 AI 的使用者可自行安裝擴充套件,連線本地 AI 模型。
10 月 21 日,OpenAI 聯合 PerturbAI 與 Scripps Research 公布:由新架構 GPT-Rosalind 驅動的數千個 AI 智慧體,在 32 分鐘內解析了約 772 萬行的小鼠全腦 CRISPR 擾動資料集,同類工作人類研究者需數月到一年。分散式叢集合計引用 700 餘篇文獻,而單智慧體受上下文視窗限制平均僅引用 11 篇;盲法專家比較中,75% 更偏好分散式報告。
智譜推出法律專用開源模型 GLM-Legal,在 Vals AI 法律測評中以 19.2% 的任務全通過率和 86.23% 的準確率拿下 Harvey LAB 與 LegalBench 雙榜開放權重模型第一。它基於 GLM-5.3-Flash 訓練,適配中文法律實務,能處理合同審查、證據梳理和東南亞跨境合規,官方演示中可給出終止條款修改方案與交接清單。目前開放律所、法律科技公司與法務團隊申請 Beta,並計劃將相關能力接入 AutoClaw。
arXiv 新論文用心理語言學特徵分析 AI 生成文字,發現九個前沿與準前沿模型都比人類寫作更常用無生命主語搭配有生命動詞、更多低頻 n-gram,多數模型在對話中還使用更長依存、更多名詞堆疊和縮減關係從句,且不同模型家族差異明顯。作者提出的解釋是:人類語言為溝通最佳化,而 AI 文字越來越為數學、程式碼與推理最佳化,追求資訊密度;用長度懲罰微調模型的初步實驗復現了這種偏離人類語言習慣的現象。
用 Rust 編寫的開源可觀測性資料湖 Parseable 在 Hacker News 上展示,官方稱可每分鐘處理 1 億條時間序列。它原生支援 OTel、PromQL 與 SQL,資料以開放 Parquet 列式格式存放於物件儲存,採用無狀態架構,日誌、指標、分散式追蹤、告警與儀表盤都整合在單個二進位制內。
小紅書 Dots 團隊開源稀疏注意力加速方案 DoSA,在保持原始 Top-K 選擇結果完全等價的前提下加速索引器,約 1M token 上下文下 Dots3-Note-preview、GLM-5.2、DeepSeek-V3.2 的首 token 延遲較各自 SGLang 基線分別降低約 37%、46% 和 48%。其做法是用分數上界與入選門檻下界,提前排除約 97% 不可能入選的候選,只對剩餘候選做全部索引頭的精確打分。
Meta 工程師在 LinkedIn 發帖稱,用 AI 寫程式碼後難以逐行審查,交付的系統成了自己不完全理解的黑盒。帖文說 AI 輔助交付節奏太快,逐行檢查會耗費大量時間,結果可能只懂高層結構、不懂每個細節,這違背軟體工程習慣。該帖被轉到 Hacker News 的 Ask HN 後獲得 179 分、292 條評論,討論工程師該理解到什麼程度、又該如何應對才敢繼續交付。
法律 AI 公司 LegalOn 通過在 GPT-6 Luna、GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Astra 之間按任務複雜度選型,把 Codex 的預估日成本降低約 65%,同時保持開發速度。此前開發者可無限使用 GPT-5.5 的 Fast 模式,公司隨後預設限制 Fast 模式,並按部門、小組和個人設定月度用量與預算上限。輕量任務交給 Luna 寫程式碼,Sol 負責常規設計、資料分析與文件,Astra 處理架構設計等複雜判斷;
OpenAI 在官方案例中說明,其工程師使用 Codex Ultrafast 做事故調查,把此前需要數小時的過程縮短到幾分鐘。該工具同時用於加快安全分析與程式碼重構,並進入工程師的日常開發流程,屬於 OpenAI 內部的一手使用經驗。原文未提到 Codex Ultrafast 的模型版本、呼叫額度、價格與對外開放時間。
在 Meta 工作八年的 AI 總監 Rohit Patel 離職,創辦 Ndoc,要做 AI 原生的 Office 與 Google Workspace 替代品。Ndoc 把工作拆成三塊:Stage 放幻燈片、儀表盤和小應用,Narrative 放分析與帶編號引用的圖表,Model 放資料集和可檢視的 Python 指令碼,方便核查 AI 生成數字的來源。平台由多個開源模型微調而成,成本低於基於前沿模型的產品;文件可匯出為單個 .ndoc.html 檔案,該格式計劃開源。
OpenAI 公開了一個倉庫,收錄其內部模型產出的 722 篇數學手稿,分為 372 個族,並附部分 Lean 形式化與 10 項結果的推理摘要。這些成果來自對開放研究問題的評估,絕大多數由同一個未發布的內部模型完成,平均每個結果消耗 3 小時 ChatGPT Pro thinking 算力,評估期間共提出約 4000 個問題。倉庫內的結果處於不同驗證階段,並非都有 Lean 形式化,未形式化的部分可能存在問題;
蘋果基礎大模型團隊與杜克大學提出 LensVLM,先把長上下文渲染成壓縮頁面影像讓模型瀏覽,再按需展開相關頁面讀取原文,在七項文字問答評測中以 4.3 倍有效壓縮達到 68.9% 平均準確率,接近完整文字參照的 72.4%。模型基於 Qwen3.5-9B-Base 經監督微調與強化學習訓練,15 倍壓縮下準確率由基礎模型的 18.1% 提升到 52.1%;
聯想天禧 AI 自研程式碼智慧體框架 TianxiCode 配合 DeepSeek-v4.1-Flash,在 SWE-bench-Live(Lite 分榜)以 71% 的問題解決率位列全球第一,並通過官方 Verified 核驗。該評測基於真實 GitHub 專案問題與可復現執行環境,官方會審查全鏈路智慧體執行軌跡並排查答案、測試用例洩露。
Google 宣布 Developer Knowledge API 與 MCP Server 進入公開預覽,為 AI 助手和 agent 平台提供機器可讀的官方文件檢索方式。該工具覆蓋 Firebase、Google Cloud、Android 等產品的文件,開發者可通過官方 MCP server 將工具直接接入 Google 的文件語料庫。這樣 AI 生成的程式碼與建議就能基於權威、即時的上下文。
DeepSeek 開源了生產推理棧 DeepInfer,它基於 vLLM 定製、採用 Apache 2.0 許可,支援最長 72 小時 prompt 快取、投機解碼與結構化輸出,相容 NVIDIA 與華為昇騰。官方稱單叢集日處理 155 萬億 token、輸入快取命中率 96%、首 token 延遲 400ms、生成速度 230 token/s,按非高峰電價折算單卡每小時收入 38 美元,毛利率超過 80%、回本週期 81 天。不過 KV 快取管理與負載均衡仍未開源;
10 月 22 日,螞蟻數科發布決策模型 LingDT-Decision-1.0,提供 4B 與 27B 兩個版本,已在 DTMaaS 平台上線並限時免費開放體驗。該模型專為結構化決策任務設計,在客服、風控、金融等場景測試中,相比大語言模型 Token 消耗降低超 90%、回應時效提升 10 倍。
GitHub 上新開源專案 Open Academic Paper Gen,用多智慧體工作流把論文初稿生成拆成九個階段,最大特點是在拿到文獻全文後定位相關段落,核驗正文引用是否真被原文支撐,有頁碼時還會標出對應 PDF 頁碼。它從 OpenAlex、Crossref、Semantic Scholar 和 arXiv 檢索文獻,生成證據表後分析趨勢、診斷創新性、列提綱寫作,再做引用核驗與模擬審稿,可匯出 Markdown、LaTeX 與 RIS、BibTeX。
OpenAI 公布應對歐盟 AI 法案的文字溯源方案:全球 API 客戶即日起可為部分模型選擇開啟文字水印(預設關閉),未來幾週將在歐盟的 ChatGPT 與 Codex 文字輸出中加入不可見水印,檢測器僅向獲批研究者與專家組織開放申請。其自研 textGrain 通過統計訊號標記用詞,在 1% 誤報率下對 200 token 段落檢出約 80%、400 token 約 95%,數學等用詞受限內容明顯更低;
ChatGPT 手機端相機新增掃描功能:可連續拍攝多頁筆記或文件,自動合併成一個 PDF 並加入當前對話。入口在 ChatGPT 相機內的三點選單,選擇 Scan 即可使用,掃描結果以單個 PDF 形式準備好上傳到聊天。該功能正在 iOS 上逐步推出,官方未提及 Android 或桌面端的安排。
有作者撰文反駁“沒人知道大語言模型如何工作”的說法,稱 LLM 是純機械系統。文中拆解一次推理:文字先切成 token 並數值化,經矩陣乘法、注意力、歸一化與非線性變換逐層計算啟用,最終得到下一個 token 的機率分佈並按解碼規則輸出;訓練用損失函式回傳誤差調整引數,日常呼叫不會改動引數。作者強調只要有模型與工具,就能記錄每層啟用、檢查注意力頭與權重、增刪元件觀察變化,Transformer Circuits 與 circuit tracing 等可解釋性研究也在公開推進。
作者以親歷說明 AI 讓「更敢做」變得可行:藉助 SOTA 模型,他只花個位數小時就做出可用的正則引擎、ripgrep 分支和更快的 Rust 建置,而這類工作過去要一年以上。他還為常被當成 AI 生成垃圾的 pgrust(用 Rust 重寫 Postgres)辯護,指出其維護者在測試中發現了多個真實 Postgres bug,涉及數值、格式快取、pgcrypto 與 money 溢位。
GLM-Legal 正式發布,基於 GLM-5.3-Flash 建置,官方稱其在主流法律基準上可對標前沿模型。該模型面向合同審查、證據分析、合規等真實法律工作流,技術部落格已同步上線。API 訪問需提交申請,另可通過 AutoClaw 先行試用。
蘋果把 AI 助手加入 Keynote、Pages、Numbers 三款生產力應用,該助手基於蘋果與 OpenAI 的模型,能理解文件上下文。在 Keynote 中,它可設計、新增動畫與潤色幻燈片;在 Pages 中,它可起草、重構和調整文字;在 Numbers 中,它可計算、視覺化並整理資料,還能建議圖表型別、建置自訂表格。三款應用在 macOS 27 及以上版本支援 Model Context Protocol,第三方 AI agent 可接入。
九章雲極為 GLM-5.3 推出推測解碼加速方案 Alaya-DFlash2,在 8×H200、TP=8 單併發下解碼速度達 288.2 tokens/s,為原生自迴歸 84.5 tokens/s 的 3.41 倍,總輸出吞吐從 78.95 提升至 236.47 tokens/s。64 併發時吞吐 608.71 tokens/s,較原生提升 44.9%;32k 上下文下草稿接受長度 5.39,高於參評的 IncoAI-DFlash2 與 RedHat-DSpark。
博主 AIL 與開發者 Matt Pocock 就 spec driven development 展開爭論,他認為 AI 專案的事實來源應是寫作所表達的意圖,而非程式碼;在他看來,程式碼只是執行與表示,寫作才是最接近人腦想法的載體。他提出 Ideal State Artifact(ISA)文件,用散文式的理想狀態、約束與決策記錄,加上可原子化測試的 Ideal State Criteria(ISC)及各自的 eval 來承載需求。