为什么 Agent 时代，CLI 反而成了最优解？——Podwise CLI + Skills 发布
Podwise 发布 CLI 与 Skills，选择以命令行而非 API / SDK 作为主要接口，让 Agent 直接调用播客内容。
#开源/仓库
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今日 8 条硬地骇客AI 评估 · 33/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 33/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。
Taranjeet(@taranjeetio)AI 评估 · 35/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 35/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 字节跳动 DeerFlow 登顶 GitHub 趋势榜，解析其智能体记忆机制
字节跳动的 DeerFlow 登上 GitHub 趋势榜第一。文章围绕其智能体记忆（agentic memory）的工作机制展开解析，相关内容由 mem0（@mem0ai）发布。
FlowiseAI(@FlowiseAI)AI 评估 · 27/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 27/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 FlowiseAI 发布 Flow 项目更新
FlowiseAI 在 GitHub 上更新了 Flow 项目，推文附带仓库链接，获得 10 次点赞、3 条回复和 2264 次浏览。原文未披露具体版本号、功能或参数细节。
David Heinemeier HanssonAI 评估 · 39/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 39/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 37signals 推出应用服务器 ONCE，一键自托管全套开源应用
37signals 将 Campfire、Writebook、Fizzy 以宽松许可证开源后，又推出名为 ONCE 的应用服务器，可在单台机器甚至笔记本上同时运行这一整套应用。该服务器提供终端界面查看 RAM、CPU 占用及访客数与每秒请求数，并支持零停机升级和定时备份，一条命令即可安装。
Jina AI(@JinaAI_)AI 评估 · 26/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 26/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Jina AI 发布面向智能体的官方 CLI
Jina AI 发布面向智能体的官方 CLI，项目地址为 github.com/jina-ai/cli。该工具由 xgo.ing 提供支持。
Jina AIAI 评估 · 53/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 53/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Jina AI 从多模态大模型中拆出 1.1B 音频向量模型
Jina AI 分享了音频向量模型的构建方法：从 Qwen2.5-Omni 中拆出音频编码器接到小 LLM backbone 上，模块组合方案以 1.1B 参数量在 AudioCaps T2A cvR@5 上达到 49.7，超过 CLAP 的 42.0，且只用了 CLAP 约 1/25 的训练数据（181K 对）。
Modal BlogAI 评估 · 43/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 43/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Modal 产品更新：Sandboxes 目录快照、GLM-5、计费更新等
Modal Sandboxes 推出 Directory Snapshots，可单独快照指定目录并在新 Sandbox 中独立于基础镜像挂载，便于分离系统依赖与应用代码、预热 Sandbox 池并加快初始化。
Jim Fan(@DrJimFan)精选AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 78/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 NVIDIA 团队训练 42M 模型 SONIC 控制人形机器人全身动作并开源
NVIDIA 团队训练了一个 42M 的 Transformer 模型 SONIC 用于控制人形机器人全身动作，并开放代码和模型检查点。该模型以人类动捕数据做逐帧监督，将运动跟踪作为全身控制的统一可扩展任务，数据本身即隐含奖励函数。
为什么值得看
42M 模型用人类动捕数据替代手工奖励设计，并开源代码与检查点，对具身智能研究者是可复用的训练范式。
Jim Fan(@DrJimFan)AI 评估 · 42/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 42/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 NVIDIA DreamDojo 世界模型发布：项目网站、论文与代码模型权重同步开放
NVIDIA 发布世界模型 DreamDojo，项目网站 dreamdojo-world.github.io 与论文 arXiv 2602.06949 已上线，代码仓库和模型 ckpts 已在 GitHub 的 NVIDIA/DreamDojo 开放。该项目由 NVIDIA 内部大团队协作完成。
Lex Fridman(@lexfridman)AI 评估 · 16/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 16/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Lex Fridman 对话 OpenClaw 创作者 Peter Steinberger
Lex Fridman 发布了他与 OpenClaw 创作者 Peter Steinberger（@steipete）的对话，内容已在 YouTube、Spotify 和 Lex Fridman 播客上线。该期节目相关推文获得约 561 个点赞、61 条回复和 63 次转发。
Jina AI(@JinaAI_)AI 评估 · 16/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 16/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Jina AI 发布嵌入向量反演（embedding inversion）在线演示
Jina AI 上线嵌入向量反演演示 embedding-inversion-demo.jina.ai，可实时展示从嵌入向量还原内容的效果，训练与解码的技术细节在其开源仓库和论文中公布。
Jina AI(@JinaAI_)AI 评估 · 35/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 35/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 78M 参数文本扩散模型可将 Qwen3-Embedding 与 EmbeddingGemma 向量还原为文本
一个 78M 参数的文本扩散模型能从 Qwen3-Embedding 和 EmbeddingGemma 的嵌入向量中还原出 80% 的 token，并支持多语言输入，配套 demo 可在线体验。该模型展示了嵌入向量逆向还原为句子的难度之低，而这正是文本扩散模型的理想任务。
Jina AI(@JinaAI_)AI 评估 · 11/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 11/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Jina AI 发布 jzip 的 C 实现与嵌入压缩论文
Jina AI 公开了 jzip 的 C 实现代码与配套论文，前者托管在 GitHub 的 jina-ai/jzip-c 仓库，后者发布于 jina.ai 的 embedding-comp 页面。两条链接均通过推文直接给出，供开发者查阅实现细节与压缩方法。
Jina AI(@JinaAI_)AI 评估 · 17/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 17/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Jina AI 可视化 jina-embeddings-v4 向量：指数与尾数集中带来 1.5x 压缩
Jina AI 发布 jina-embeddings-v4 向量的可视化结果，显示指数集中塌缩到 127 这一单一主值，指数熵从 2.6 降至 0.03 bits/byte。仅靠指数压缩只能得到 1.1x 压缩，额外收益来自高阶尾数字节：当角度聚集在 π/2≈1.5708 附近时，其熵从 8.0 降至 4.5 bits，两者合计实现 1.5x 压缩。
Jan Leike(@janleike)AI 评估 · 23/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 23/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Jan Leike 推荐开源实现：用于安全研究的数据可视化工具
Jan Leike 转发推荐了一个开源实现，由 @kaifronsdal（该图表数据提供者）、@sleepinyourhat 及多位贡献者共同完成，代码托管在 GitHub 的 safety-research 仓库下。原文未披露该实现的具体功能与技术细节。
Taranjeet(@taranjeetio)AI 评估 · 18/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 18/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Mem0 2025 年度回顾：开源论文、OpenMemory MCP 与 24M 美元融资
Mem0 发布 2025 年度回顾：推出首篇 Mem0 研究论文、OpenMemory MCP 和 OpenMemory Chrome 扩展，GitHub 星标超 44k，Python 包下载量超 18M，并完成 2400 万美元融资。AWS 将其选为新一代 Agent SDK 的独家记忆提供商，Mem0 还原生集成进 CrewAI、Flowise 和 Langflow 等智能体产品。
Arthur Mensch(@arthurmensch)AI 评估 · 70/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 70/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Mistral AI 发布开源编码模型家族 Devstral 2 与原生 CLI Mistral Vibe
Mistral AI 发布 Devstral 2 编码模型家族，提供两个尺寸版本，均为开源。同时推出原生 CLI 工具 Mistral Vibe，用于端到端自动化。作者称其支持在家进行 SOTA 开源 vibe coding。
Jina AI(@JinaAI_)AI 评估 · 22/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 22/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Jina AI 发布 jina-vlm 视觉语言模型，论文与权重同步开源
Jina AI 发布视觉语言模型 jina-vlm，相关论文（arXiv 2512.04032）与 HuggingFace 模型权重已同步公开，并在官方博客介绍了该模型。目前仅公布了 arXiv、HuggingFace 和博客三条发布链接，模型参数规模、benchmark 分数与价格等细节尚未披露。
FlowiseAI(@FlowiseAI)AI 评估 · 34/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 34/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 FlowiseAI 发布 Flow 项目更新
FlowiseAI 在 GitHub 上发布了 Flow 项目更新，并附上仓库链接。原帖互动数据为 0 条评论、0 次转发、6 次点赞、2823 次浏览。
FlowiseAI(@FlowiseAI)AI 评估 · 14/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 14/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 FlowiseAI 获多位贡献者提交 PR：新增图像上传、结构化 JSON 输出与 OCR 图像加载
FlowiseAI 近期收到贡献者 @aibysid 提交的一系列 PR，为其 AI 智能体可视化构建器加入多项功能。更新包括 ChatOpenRouter 节点支持图像上传、Agent 节点可输出结构化 JSON、新增支持多提供商 OCR 的图像加载器，并改进 Hugging Face 推理 API 集成及删除 AgentFlow 后列表自动刷新等体验。
DeepSeek(@deepseek_ai)AI 评估 · 21/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 21/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 DeepSeek-V3.2-Exp 推理 demo 修复 RoPE 实现不匹配
DeepSeek-V3.2-Exp 推理 demo 的早期版本存在 RoPE 实现不匹配问题：indexer 模块的 RoPE 期望非交错输入，MLA RoPE 期望交错输入，可能导致性能下降。该问题已在 deepseek-ai 的 GitHub 仓库修复。
Binyuan Hui(@huybery)AI 评估 · 32/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 32/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Qwen Code v0.2.1 发布：17 天迭代 8 个版本，优先修复 bug 而非加新功能
Qwen Code v0.2.1 发布，开发团队在 17 天内连发 8 个版本（v0.1.0 到 v0.2.1），重心放在修复用户反馈的 bug 而非添加新功能。
Modal BlogAI 评估 · 13/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 13/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Modal 更新 Volumes v2、JavaScript 与 Go SDK
Modal 的 Volumes v2 开放 Beta，支持更高吞吐、更强随机访问性能和数百容器并发写入，且取消文件数量上限；JavaScript/TypeScript 与 Go SDK 以 v0.5 进入 Beta，提供统一的 Client 对象并支持 Sandboxes、Functions、Images 和 Volumes。
FlowiseAI(@FlowiseAI)AI 评估 · 9/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 9/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 FlowiseAI 发布社区贡献的小幅改进与 bugfix 版本
FlowiseAI 发布新版本，包含来自社区的大量小幅改进和 bugfix。完整 release note 已在 GitHub 上公布，官方对社区贡献者表示感谢。
DeepSeek(@deepseek_ai)AI 评估 · 56/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 56/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 DeepSeek 开源 FP8 GEMM 库 DeepGEMM，支持稠密与 MoE 布局
DeepSeek 在 OpenSourceWeek 第 3 天发布 DeepGEMM，一个支持稠密和 MoE GEMM 的 FP8 GEMM 库，已用于 V3/R1 的训练与推理。
DeepSeek(@deepseek_ai)AI 评估 · 50/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 50/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 DeepSeek 预告开源周：下周开源 5 个代码库
DeepSeek 宣布将于下周启动 OpenSourceWeek，陆续开源 5 个代码库。这些模块已在 DeepSeek 线上服务中完成文档化、部署并经过生产环境实战验证，将每日解锁发布。
DeepSeek(@deepseek_ai)AI 评估 · 47/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 47/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 DeepSeek-R1 发布：性能对标 OpenAI-o1，完全开源且 MIT 许可
DeepSeek 发布完全开源的推理模型 DeepSeek-R1，性能对标 OpenAI-o1，采用 MIT 许可，可自由蒸馏和商业化。官网与 API 已上线，可在 chat.deepseek.com 体验 DeepThink。
Lilian Weng — Lil’LogAI 评估 · 31/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 31/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 视频生成的扩散模型：从 3D U-Net 到 Sora 的 DiT
扩散模型已从图像合成扩展到视频生成，需额外处理帧间时序一致性并依赖更多世界知识。从零训练路线中，VDM 用 3D U-Net 将空间与时间操作分解处理，Imagen Video 则以 7 个扩散模型级联输出 1280x768、24 fps 视频，并通过渐进蒸馏将采样步数降至每个模型 8 步。OpenAI 的 Sora 则改用 DiT 架构，在视频与图像潜码的时空 patch 序列上运算。
Eugene YanAI 评估 · 36/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。AI 评估 · 36/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。 Open-LLMs：一份可商用 LLM 清单
Eugene Yan 整理并发布了一份可商用许可的开放 LLM 清单，其中也包含面向代码微调的模型。清单上线两天内收到 8 个 PR，新增了更多模型，并经过讨论加入了上下文字段长度列，还修正了一个实际不具备商用许可的模型。该项目计划继续与社区协作补充数据集与评测。