小红书发布开源大模型dots3-note preview，总参数量280B、激活16B，支持文本、视觉、语音全模态，推理、Agent及多模态表现接近更大模型。同日华为昇腾Atlas 800A3与900A3 SuperPoD完成高效适配，并借助vLLM Ascend实现部署。
OpenAI首款硬件细节曝光：无屏智能音箱，圆环造型，类似二代Echo Dot，售价300-400美元。由OpenAI与前苹果首席设计师Jony Ive的LoveFrom公司合作开发，预示其全新硬件产品线正式启动。
小红书 dots infra 团队于7月22日开源 BigMac 流水并行训练范式，专为原生多模态大模型设计，打破训练中速度与显存不可兼得的帕累托前沿，平衡显存占用与计算速度。代码已发布在 GitHub Dots-Infra 仓库。
小红书大模型 dots-note-3.0 在第67届国际数学奥林匹克竞赛（IMO2026）中六题全对，以满分夺得金牌。这是中国大模型首次获IMO官方金牌认证，也是全球继谷歌Gemini（答对5/6题）之后第二个达到该水准的大模型，且为首次满分。IMO是顶级中学生数学赛事，曾涌现陶哲轩等半数菲尔兹奖得主。
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这是一个修复后的图像文本转文本模型，解决了原模型在最新Transformers版本中推理失败的问题。该模型专门用于图像识别和文本生成任务，支持多模态输入处理。
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这是一个基于Qwen-Image基础模型训练的文本到图像转换模型，专门用于生成类似Day of The Tentacle游戏背景风格的图像。该模型能够生成色彩鲜艳、线条夸张的独特卡通风格画面。
dottrmstr-long-captions-lora 是一个基于 LoRA 技术的文本到图像生成模型，通过特定工具训练而成，能够生成风格独特的图像，适用于多种图像生成框架。
dottrmstr-long-captions-lora 是一个基于 Qwen/Qwen-Image 基础模型训练的 LoRA 模型，专门用于文本到图像的生成任务。该模型借助 AI 工具包进行训练，支持多种工具调用，能够生成具有独特风格的图像。
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dots.ocr是一款强大的多语言文档解析器，将布局检测和内容识别统一在单一视觉语言模型中，基于17亿参数实现SOTA性能，支持多语言文档解析和良好的阅读顺序保持。
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dots.llm1 是一个大规模的 MoE 模型，在 1420 亿总参数中激活 140 亿参数，性能可与最先进的模型相媲美。
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这是一个基于IllustriousXL基础模型的文本到图像LoRA模型，专门用于生成Super Dotty the Pony尿布相关的图像内容，支持通过提示词控制生成风格
DevOps AI Toolkit是一个基于AI的平台工程和DevOps自动化工具，通过智能Kubernetes操作和对话式工作流，为团队提供资源部署推荐、问题修复、项目治理和共享提示库等功能，使复杂的云原生操作可通过自然语言交互实现。
一个基于.NET 10的控制台应用，实现了MCP服务器，用于生成符合巴西标准的模拟公司、联系人和产品数据，支持通过Docker容器运行。
一个专为Windows设计的TCP协议MCP服务器，用于在WSL/Linux环境下通过Claude Code远程构建和测试.NET Framework项目，提供与Windows构建工具链的桥梁。
OpenDota MCP服务器项目，为LLM和AI助手提供实时Dota 2数据访问接口
MCP Servers 是一个包含多种 MCP（Model Context Protocol）服务器的 dotnet 工具集合，提供标准输入输出（Stdio）和服务器发送事件（SSE）两种通信方式，支持与 Azure DevOps 等服务的集成，并包含客户端工具和通用框架。
该项目通过MCP协议实现使用SQL查询Dataverse环境，支持GitHub Copilot和Claude Desktop等AI工具，提供dotnet工具和Docker容器两种安装方式。
DotNetAnalyzer是一个强大的MCP服务器工具，通过Roslyn编译器平台为Claude Code提供深度C#代码分析能力，支持74个代码分析、重构和生成工具。
这是一个.NET MCP服务器项目，为AI助手提供直接访问.NET SDK的能力，支持创建项目、管理包、运行构建等开发任务，通过自然语言交互简化.NET开发流程。
OpenDota MCP服务器是一个实现模型上下文协议(MCP)的服务，用于访问OpenDota API数据，为LLMs和AI助手提供实时Dota 2统计数据、比赛信息、玩家资料等标准接口。
一个封装Datalust Seq服务器API的MCP（模型上下文协议）dotnet项目，提供构建、测试及Docker部署功能。
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