阿里巴巴通义千问团队在NeurIPS 2025获最佳论文奖，论文《Attention Gating Makes Better Foundation Models》提出“滑动门”机制，在标准注意力后添加可学习门控，动态筛选关键头和token参与下游计算。实验证明，1.7B稠密模型性能媲美15B MoE模型。本届大会投稿2万篇，录取率仅25%，竞争激烈，该论文是四篇获奖作品中唯一中国成果。
摩根士丹利研报显示，谷歌计划对外销售TPU芯片，目标2027年出货100万颗，其中50万颗预计为云业务带来130亿美元增量收入，占云收入11%，提升EPS约3%。消息推动Alphabet股价月涨近20%，跑赢纳指。谷歌正从自用转向对外销售模式，Meta为首批重点客户。
《亚太治理展望2026》报告显示，近半数亚洲企业将人工智能作为2026年首要战略重点，比例达48%，超过追求增长机会（45%）、网络安全风险管理（39%）和应对地缘政治风险。这表明面对经济与地缘政治不确定性，AI正成为企业战略核心。
谷歌限制Gemini 3 Pro和Nano Banana Pro免费用户权限，因用户激增致容量压力。Gemini 3 Pro免费用户每日提示词上限从5条减少，以应对高需求。
nao是专为数据团队设计的AI数据编辑器，连接仓库，用AI高效处理数据。
Klariqo是企业AI助手，24/7处理电话与网站聊天，自动预约、筛选线索，有免费试用。
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Z-Image（造相）是一个拥有60亿参数的高效图像生成基础模型，专门解决图像生成领域的效率和质量问题。其蒸馏版本Z-Image-Turbo仅需8次函数评估就能达到或超越领先竞品，在企业级H800 GPU上可实现亚秒级推理延迟，并能在16G VRAM的消费级设备上运行。
T5B
Z-Image-Turbo 是经过 FP8 E5M2 和 E4M3FN 格式量化的图像处理模型，基于原始 Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo 模型优化，在保持性能的同时显著减少模型大小和推理资源需求。
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这是一个基于VideoMAE-base架构微调的视频理解模型，专门针对手语识别任务进行优化。模型在WLASL数据集上训练了200个epoch，采用TimeSformer架构处理视频序列。
这是一个基于VideoMAE-base架构微调的视频理解模型，专门针对手语识别任务进行优化。模型在WLASL100数据集上训练了200个epoch，具备视频动作识别能力。
PrimeIntellect
INTELLECT-3是一个拥有1060亿参数的混合专家（MoE）模型，通过大规模强化学习训练而成。在数学、编码和推理基准测试中展现出卓越性能，模型、训练框架和环境均以宽松许可协议开源。
SerialKicked
这是Qwen3-VL-32B-Thinking-heretic的量化版本，采用新的消融方法进行量化，相比传统方法对基础模型的损害更小。提供多种量化精度版本，适合在24GB显存设备上运行，支持图文转文本任务。
RinggAI
这是一个专为通话记录分析打造的混合语言AI模型，能够处理印地语、英语和混合印地英语的通话转录内容。模型基于Qwen2.5-1.5B-Instruct进行微调，具备强大的多语言理解和信息提取能力。
这是一个基于VideoMAE-base架构在未知数据集上微调的视频理解模型，专门用于手语识别任务。模型在20个训练周期后达到了18.64%的准确率。
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FLUX.2-dev是由black-forest-labs开发的图像生成和编辑模型，已转换为GGUF格式，专为图像生成任务优化，采用扩散模型架构，支持在ComfyUI框架中使用。
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flux2-dev-gguf 是一个基于 FLUX.2-dev 的图像到图像转换模型，专门用于根据文本提示生成特定风格的图像。该模型支持在 ComfyUI 环境中运行，能够将文本描述转换为风格化的视觉内容。
Clemylia
皮卡丘语言模型是Clemylia发起的一项独特的实验性语言项目，完全从零开始训练，仅基于'皮卡丘'的声音语料库，展示了小型语言模型创造原生语言身份的能力。
silveroxides
基于 black-forest-labs/FLUX.2-dev 的优化版本图像生成模型，支持图像到图像的生成和编辑任务，采用 fp8_scaled 量化技术提升推理速度，特别适合在低显存 GPU 上使用。
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这是一个基于LoRA技术的文本到图像转换模型，专门用于生成具有法国印象派画家贝尔特·莫里索艺术风格的图像。该模型在FLUX.2-dev基础模型上训练，能够将普通图像或文本描述转换为莫里索风格的画作。
Tongyi-MAI
Z-Image是一款功能强大且高效的图像生成模型，拥有60亿参数。它能有效解决图像生成领域在效率、质量和功能多样性方面的问题，为用户提供高质量的图像生成和编辑服务。
TomoroAI
TomoroAI/tomoro-colqwen3-embed-4b是一款先进的ColPali风格多模态嵌入模型，能够将文本查询、视觉文档（如图像、PDF）或短视频映射为对齐的多向量嵌入。该模型结合了Qwen3-VL-4B-Instruct和Qwen3-Embedding-4B的优势，在ViDoRe基准测试中表现出色，同时显著减少了嵌入占用空间。
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这是一个Hugging Face Hub上的🤗 Transformers模型，具体信息待补充。模型卡片为自动生成，需要模型发布者提供更多详细信息。
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Wan2.2是基础视频模型的重大升级版本，专注于将有效MoE架构、高效训练策略和多模态融合等创新技术融入视频扩散模型，为视频生成领域带来更强大、更高效的解决方案。
这是一个基于VideoMAE架构的视频理解模型，在Kinetics数据集预训练的基础上进行了微调，专门用于手语识别任务。模型在评估集上表现有待提升，准确率为0.0010。
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这是微软Fara-7B模型的量化版本，使用llama.cpp的imatrix技术进行优化。该模型支持多种量化级别，从高精度的bf16到极低精度的IQ2_M，满足不同硬件配置和性能需求。
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Fara-7B是微软专门为计算机使用场景设计的高效小型语言模型，参数仅70亿，在网页操作等高级用户任务中表现出色，能与更大型的代理系统竞争。
Firecrawl MCP Server是一个集成Firecrawl网页抓取能力的模型上下文协议服务器，提供丰富的网页抓取、搜索和内容提取功能。
Klavis AI是一个开源项目，提供在Slack、Discord和Web平台上简单易用的MCP（模型上下文协议）服务，包括报告生成、YouTube工具、文档转换等多种功能，支持非技术用户和开发者使用AI工作流。
Deebo是一个AI调试助手，能够加速代码错误的解决过程，通过自动化调查和多线程工作流提升开发效率。
Container Use是一个开源工具，为编码代理提供容器化隔离环境，支持多代理并行开发且互不干扰。
虚幻引擎模型上下文协议(MCP)集成的文档，帮助理解、设置和使用MCP系统。
Sail是一个旨在统一流处理、批处理和计算密集型（AI）工作负载的项目，提供了Spark SQL和Spark DataFrame API的替代方案，支持单机和分布式环境。
Awesome-MCP-ZH 是一个专为中文用户打造的 MCP（模型上下文协议）资源合集，包含 MCP 的基础介绍、玩法、客户端、服务器和社区资源，帮助用户快速上手 MCP。
Zen MCP是一个多模型AI协作开发服务器，为Claude和Gemini CLI等AI编码助手提供增强的工作流工具和跨模型上下文管理。它支持多种AI模型的无缝协作，实现代码审查、调试、重构等开发任务，并能保持对话上下文在不同工作流间的延续。
Exa MCP Server是一个为AI助手（如Claude）提供网络搜索功能的服务器，通过Exa AI搜索API实现实时、安全的网络信息获取。
Supergateway是一个工具，用于将基于标准输入输出的MCP服务器转换为通过SSE或WebSocket访问的服务，方便远程调试和集成。
Aderyn是一个开源的Solidity智能合约静态分析工具，由Rust编写，帮助开发者和安全研究人员发现Solidity代码中的漏洞。它支持Foundry和Hardhat项目，可生成多种格式报告，并提供VSCode扩展。
BrowserTools MCP是一个强大的浏览器监控与交互工具，通过Chrome扩展和本地服务器实现AI对浏览器的智能分析与操作。
Nx Console是一个为Nx和Lerna monorepo项目提供的可视化界面工具，增强编辑器AI功能，提供项目和工作流管理。
MCP Toolbox for Databases是一个开源数据库MCP服务器，专注于企业级和生产质量，简化工具开发，提供连接池、认证等复杂功能。
一个基于Playwright的MCP服务器，为LLM提供浏览器自动化能力
为Nuxt/Vite应用提供MCP服务器支持，帮助模型更好地理解应用结构。
Scrapling是一个自适应网页抓取库，能自动学习网站变化并重新定位元素，支持多种抓取方式和AI集成，提供高性能解析和开发者友好体验。
该项目为Notion API实现了一个MCP服务器，允许通过模型上下文协议访问和操作Notion内容，支持搜索、评论、添加页面等功能。
AWS MCP Servers是一套基于Model Context Protocol的专用服务器，提供多种AWS相关功能，包括文档检索、知识库查询、CDK最佳实践、成本分析、图像生成等，旨在通过标准化协议增强AI应用与AWS服务的集成。
解决Pylance未解析导入警告的文档
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