OpenAI CEO Sam Altman 重金投资斯坦福教授李飞飞创立的AI公司World Labs，该公司已融资超1亿美元，估值达10亿美元量级，致力于开发具备人类感知能力的AI技术。
OpenAI CEO Sam Altman宣布推出编程大模型GPT-5.3-Codex，该模型在技术指标和应用层面实现突破，推动AI辅助编程进入新阶段。在SWE-Bench Pro评测中达到57%，在TerminalBench2.0和OSWorld评测中表现优异。
OpenAI CEO Sam Altman警告，AI代理的强大功能与便利性正诱使人类在安全措施不足时过度授权。他以自身为例，承认曾决心限制权限，却因“代理看起来很靠谱”而迅速反悔，赋予模型完全访问权限。他担忧这种盲目信任可能导致社会面临严重风险。
Meta发布SAM Audio，全球首个统一多模态音频分离模型。用户可通过点击视频中物体、输入关键词或圈定时间片段，一键提取目标声音或过滤噪音，实现“用眼睛听声音”。该技术首次模拟人类自然感知声音的方式，支持看、说等多种交互。
使用Meta AI进行音频分离，可通过文本、视觉或时间提示编辑音频。
基于Meta的SAM 3D模型，可秒将单张图像转换成高质量3D模型。
SAM 3D：AI驱动，秒速将2D图像转化为专业级3D模型
Meta的单图像3D重建模型，融合SAM 3分割与几何纹理布局预测生成3D资产
Justin331
SAM 3 是 Meta 推出的第三代可提示分割基础模型，统一支持图像和视频分割任务。相比前代 SAM 2，它引入了开放词汇概念分割能力，能够处理大量文本提示，在 SA-CO 基准测试中达到人类表现的 75-80%。
onnx-community
SAM3是基于概念的任意分割模型，能够根据输入的点、框等提示信息生成精确的图像分割掩码。该版本是ONNX格式的SAM3跟踪器模型，通过Transformers.js库可在浏览器环境中高效运行。
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SAM 3 是 Meta 推出的第三代可提示分割基础模型，能够利用文本或视觉提示（点、框、掩码）来检测、分割和跟踪图像与视频中的对象。与前代相比，SAM 3 引入了对开放词汇概念所有实例进行详尽分割的能力，支持大量开放词汇提示，在 SA-CO 基准上达到人类表现的 75-80%。
samwell
NV-Reason-CXR-3B GGUF是NVIDIA NV-Reason-CXR-3B视觉语言模型的量化版本，专为边缘设备部署优化。这是一个30亿参数的模型，专注于胸部X光分析，已转换为GGUF格式并进行量化处理，可在移动设备、桌面设备和嵌入式系统上高效运行。
SamuelBang
AesCoder-4B是一个专注于提升代码美学质量的大语言模型，通过智能奖励反馈机制优化代码生成的美学表现，在网页设计、游戏开发等视觉编码任务中表现出色。
yonigozlan
EdgeTAM是SAM 2的轻量化变体，专为设备端视频分割和跟踪而设计。它比SAM 2快22倍，在iPhone 15 Pro Max上可达16 FPS，支持实时视频对象分割和跨帧跟踪。
samuelsimko
这是一个基于Transformer架构的预训练模型，具体功能和特性需要根据实际模型信息补充。模型支持多种下游任务，具备良好的泛化能力。
这是一个发布在Hugging Face模型中心的Transformer模型，具体信息待补充。模型卡片为自动生成，提供了模型的基本框架但缺少详细内容。
samunder12
基于Llama 3.1 8B Instruct微调的GGUF量化模型，具有强势、果断且具有挑衅性的AI人设，专为角色扮演和创意写作场景优化，支持在CPU或GPU上进行本地推理。
John6666
Noobai-XL-1.0是基于Stable Diffusion XL技术的文本到图像生成模型，专注于生成逼真、写实风格的图像，为图像创作领域提供高质量的AI生成解决方案。
SamilPwC-AXNode-GenAI
PwC-Embedding-expr 是基于 multilingual-e5-large-instruct 嵌入模型训练的韩语优化版本，通过精心设计的增强方法和微调策略提升在韩语语义文本相似度任务上的性能。
deepseek-community
DeepSeek-VL 是一个开源的视觉语言模型，能够同时处理文本和图像，生成上下文相关的响应。该模型采用混合编码架构，结合LLaMA文本编码器和SigLip/SAM视觉编码器，支持高分辨率图像处理，在真实世界应用中表现出色。
hathibelagal
Samastam是Sarvam-1模型的早期指导变体，基于Alpaca-cleaned数据集微调，支持多语言指令响应。
samuelchristlie
Wan2.1-VACE-1.3B的直接GGUF转换版本，是一套开源的视频基础模型，兼容消费级GPU，擅长各种视频生成任务。
Wan2.1-T2V-1.3B的直接GGUF转换版本，适用于消费级GPU的视频生成任务
mradermacher
这是Smilyai-labs/Sam-reason-S2.1模型的加权/矩阵量化版本，提供多种量化选项，适用于不同性能和精度需求。该模型经过优化，可在资源受限的环境中高效运行。
Sam-reason-S2.1的静态量化版本，提供多种量化选项以适应不同硬件需求
Smilyai-labs
Sam-reason-S2.1是由SmilyAI开发的专注于推理的微调语言模型，具有反派风格和结构化输出能力。
这是Smilyai-labs/Sam-reason-S2模型的静态量化版本，提供多种量化类型选择，适用于文本生成任务。模型经过优化，可在不同硬件配置下高效运行。
SmilyAI实验室开发的第二代推理模型，具有讽刺反派风格AI人格，采用结构化推理输出
该项目展示了如何将AWS Bedrock的对话式AI能力通过MCP服务器架构与关系型数据库集成，实现自然语言查询数据库的功能。
基于AWS Lambda和SAM的Model Context Protocol（MCP）无服务器实现，提供系统配置和客户端使用两种接口。
一个基于MCP协议的TOS数据服务实现，提供存储桶列表、对象查询及文件获取功能
一个通过MCP协议查询AWS云支出的工具，集成Claude模型提供自然语言交互界面。
该项目提供了一系列使用AWS Model Context Protocol（MCP）的示例模块，涵盖了多种语言和技术栈，包括TypeScript、Python、Spring AI等，展示了MCP在客户端-服务器通信、ECS部署、RAG集成等场景下的应用。
一个全面的AWS成本分析与优化推荐MCP服务器，集成AWS核心服务如Cost Explorer、Compute Optimizer等，提供资源优化方案与成本节约建议。
一个用于生成Decent Sampler鼓组配置的MCP服务器，提供WAV文件分析、XML生成等功能。
一个通过MCP协议从AWS S3获取PDF等数据的服务实现
MCP Server for ServiceNow是一个模块化、可扩展的解决方案，通过Model Context Protocol（MCP）实现与ServiceNow的集成。它提供了一系列API工具，涵盖ITSM、ITOM、SAM、HAM、增强型CMDB、PPM、员工体验、报告分析、动态工具注册和工作流编排等多种用例。该解决方案适用于与AI代理或其他外部系统集成，自动化流程如访问配置、事件管理、资产生命周期管理等。
尝试使用Kotlin实现MCP服务器的示例项目
一个基于Linear API的MCP服务器，用于全面的项目管理，支持计划、项目、问题和关系管理等功能。
该项目展示了如何将官方TypeScript MCP服务器改造为支持流式HTTP协议，并通过Amazon Lambda部署的实现方案。核心功能包括流式传输协议支持、基于Lambda的弹性部署以及成本优化，适用于需要与现有HTTP基础设施无缝集成的场景。
官方教程：使用TypeScript SDK创建MCP服务器
一个基于AWS Lambda和API Gateway的简易Model Context Protocol (MCP) 服务器，使用Serverless Application Model (SAM)部署，支持本地开发和测试。
SAMtools MCP为SAM/BAM/CRAM文件提供标准化操作接口，支持格式转换、排序、统计等核心功能。
项目支持通过nodemon监控Python服务器文件变更自动重启，并可自定义端口运行
该项目是基于AWS Lambda和SAM的Model Context Protocol（MCP）服务器实现，提供系统配置和客户端使用两个接口，支持工具注册、权限管理和流式响应等功能。
一个用于控制Eufy RoboVac设备的MCP服务器，基于TypeScript和Vite构建，提供设备发现、连接和控制功能。
一个MCP服务器的示例项目
一个提供AI视觉分析能力的MCP服务器，支持网页截图、视觉分析、文件操作和报告生成等功能，适用于Claude等AI助手。
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