skill‑creator 是 Anthropic 在 Claude Skills 体系中提供的“元技能”。它本身是一个可直接在 Claude 对话中调用的 Skill，专门用于 帮助用户快速创建、编辑、打包其他自定义 Skill，从而让 Claude 能够在特定业务场景下拥有专业化的能力。
来自AI语音独角兽公司ElevenLabs，刚刚发布了Scribe v2 Realtime实时语音转文本模型，网友表示：Next-Level。150毫秒的超低延迟，93.5%的高准确率，还覆盖了90多种语言。
开发者最常使用的编程语言是什么？相信很多人都会不假思索地选择 Python。
在处理短文本时，大语言模型（LLM）已经表现出惊人的理解和生成能力。但现实世界中的许多任务 —— 如长文档理解、复杂问答、检索增强生成（RAG）等 —— 都需要模型处理成千上万甚至几十万长度的上下文。
两人小团队，仅用两周就复刻了之前被硅谷夸疯的DeepSeek-OCR？？ 复刻版名叫DeepOCR，还原了原版低token高压缩的核心优势，还在关键任务上追上了原版的表现。完全开源，而且无需依赖大规模的算力集群，在两张H200上就能完成训练。
智东西11月4日消息，11月3日，美国生成式AI医疗独角兽Hippocratic AI宣布完成1.26亿美元（约合人民币8.97亿元）的C轮融资，谷歌母公司Alphabet旗下独立成长基金CapitalG参投。此轮融资也让该公司的估值达35亿美元（约合人民币249.24亿元），总融资额达到4.04亿美元（约合人民币28.77亿美元）。
前不久我写了一篇百度最新的OCR模型（PaddleOCR-VL）的文章反响还不错。
多模态大模型（MLLM）在自然图像上已取得显著进展，但当问题落在图表、几何草图、科研绘图等结构化图像上时，细小的感知误差会迅速放大为推理偏差。
在NeurIPS 2025论文中，来自「南京理工大学、中南大学、南京林业大学」的研究团队提出了一个极具突破性的框架——VIST（Vision-centric Token Compression in LLM），为大语言模型的长文本高效推理提供了全新的「视觉解决方案」。值得注意的是，这一思路与近期引起广泛关注的DeepSeek-OCR的核心理念不谋而合。
DeepSeek-OCR这段时间非常火，但官方开源的文件是“按 NVIDIA/CUDA 习惯写的 Linux 版推理脚本+模型权重”，而不是“跨设备跨后端”的通吃实现，因此无法直接在苹果设备上运行，对于Mac用户来说，在许多新模型诞生的第一时间，往往只能望“模”兴叹。
