作者｜沙丘社区
来源｜沙丘社区（www.shaqiu.cn）
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模型动态
▎智谱发布并开源GLM-OCR
2月3日，智谱正式发布并开源轻量级专业OCR模型GLM-OCR，以0.9B参数实现“小尺寸、高精度、低成本”三重突破，重构OCR技术性价比标准。
性能上，其在权威文档解析榜单OmniDocBench V1.5以94.6分斩获SOTA，超百度PaddleOCR-VL-1.5（94.5分），在文本识别（OCRBench 94.0分）、公式识别（UniMERNet 96.5分）、复杂表格解析（真实场景表格91.5分）等领域表现突出，精度接近Gemini-3-Pro。针对手写体、印章、代码文档、多语言混排等高难场景，识别准确率显著优于Deepseek-OCR2、MinerU2.5等同类模型。
效率与成本优势显著：处理PDF吞吐量达1.86页/秒（超PaddleOCR-VL-1.5 52%），图片0.67张/秒；API成本仅0.2元/百万Tokens，1元可处理2000张A4扫描图或200份10页PDF，为传统方案1/10。
技术层面，模型采用自研CogViT视觉编码器+GLM解码器架构，引入多Tokens预测损失（MTP）与全任务强化学习，通过“版面分析→并行识别”两阶段范式提升复杂文档解析效率。支持vLLM、SGLang、Ollama多框架部署，开源完整SDK与推理工具链，一行命令即可调用，适配边缘计算与高并发场景。
目前模型已在Github、Hugging Face开源，智谱开放平台提供API（2.9元享5000万Tokens尝鲜），可广泛应用于教育手写笔记识别、企业文档数字化、金融票据提取、物流报关单解析等场景，为开发者提供低成本高精度的文档智能解决方案。
来源：https://www.zhipuai.cn/zh/research/150▎清昴智能开源玄武CLI
2月3日，清昴智能官宣开源的玄武CLI（xw-cli），这款“国产版Ollama”彻底打通国产芯片大模型部署痛点，让华为昇腾、沐曦、燧原等国产算力迈入“零门槛时代”。
其核心突破在于抹平国产芯片架构差异：自动识别硬件类型，匹配自研MLGuider引擎、昇腾MindIE或vLLM等最优推理方案，无需手动调驱动、改参数；命令体系与Ollama高度一致（xw serve/pull/run/ls），开发者零学习成本，32B及以内模型30秒内启动，5分钟完成服务部署，较传统“5天配环境”效率飙升。
生态兼容性拉满：兼容OpenAI API，LangChain、LlamaIndex改一行地址即可切换本地调用；可作为Clawdbot智能体后端，让国产芯片跑起7×24小时AI员工。同步推出的玄武智算平台（集群版），还能统一纳管华为、寒武纪等十余款国产芯片，构建千P级异构智算底座，支持企业算力精细化运营。
来源：https://github.com/TsingmaoAI/xw-cli▎Soul开源SoulX-FlashTalk
2月2日，Soul App AI团队（Soul AI Lab）正式开源14B参数实时数字人生成模型SoulX-FlashTalk，以“低延时、高帧率、长时稳定、全身交互”四大突破，填补实时数字人商用落地空白。
该模型核心性能领跑行业：首帧视频输出延时压至0.87秒，彻底消除传统数字人“滞后感”；推理吞吐量达32fps（远超直播25fps标准），画面丝滑无卡顿；通过自纠正双向蒸馏技术与双向注意力机制，模拟误差传播并实时修正，实现超长视频生成中口型、面部细节、背景的一致性，Subject-C身份一致性达99.22%，告别画面“崩坏”。
相较传统数字人仅能“对口型”，其支持音频驱动的全身动作生成，还能精准呈现手部细节（消除畸形与运动模糊）。技术上采用两阶段训练（延迟感知时空适配+自纠正双向蒸馏），搭配混合序列并行、FlashAttention3等推理优化，8-H800节点即可高效运行。
来源：https://mp.weixin.qq.com/s/FEr0DZKiPBCFqXy_cvahxQ▎OpenAI推出Codex桌面版
2月3日，OpenAI无预警推出macOS版Codex桌面应用，将AI编程从“结对助手”推向“多Agent指挥中心”新阶段，引发行业震动。该应用打破传统IDE局限，支持多AI智能体并行协作——通过Git worktree任务隔离技术，开发者可同时调度多个Agent处理不同项目，且能实时审查代码改动、在diff上批注，无需担心冲突。
核心突破“Skills”功能成亮点：可将工具调用、开发规范封装为复用模块，内置Figma转生产级UI、Cloudflare部署、GPT Image生成等数百个技能。OpenAI演示显示，Codex仅靠一句提示，消耗700万Token完成3D赛车游戏开发，涵盖设计、调试、QA全流程，从初期“无限循环”版本迭代至可正常完赛。
应用还支持定时自动化任务，可自动处理Issue分类、CI失败分析等重复工作，提供简洁/友好双人格交互模式。OpenAI CEO山姆・奥特曼称其“进步超预期”，总裁格雷格・布罗克曼直言“体验远超终端”。目前ChatGPT免费用户可使用，Plus等用户速率翻倍，Windows版计划近期推出，或重塑开发者与AI的协作逻辑。
来源：OpenAI X官方账号02
公司动态
▎市值半日蒸发700亿！寒武纪发声明否认AI芯片营收指引传闻
2月3日，国产AI芯片龙头寒武纪（688256）遭遇资本市场剧烈波动，股价盘中最大跌幅近14%，午间收盘跌12.88%至1082.09元/股，市值半日蒸发超700亿元，创2025年9月以来最大单日跌幅，同时拖累摩尔线程、沐曦股份等国产AI芯片个股跟跌。
波动源于一则市场传闻：网传寒武纪近期组织小范围交流，给出2026年营收指引仅200亿元，远低于行业预期的300亿-500亿元。对此，寒武纪午间紧急通过官方公众号发布严正声明辟谣，明确“近期从未组织任何小范围交流，未出具任何年度、季度营收指引数据”，强调当前AI芯片研发进展顺利、经营稳步推进，提醒投资者以公司公开披露信息为准，并表示将对捏造、散布不实信息的行为保留法律追责权利。
值得关注的是，4天前寒武纪刚发布2025年业绩预告：营收60亿-70亿元（同比增410.87%-496.02%），归母净利润18.5亿-21.5亿元，首次实现年度扭亏为盈，此次不实传闻引发的股价震荡，也反映出市场对国产AI芯片行业竞争加剧的敏感情绪。
来源：https://mp.weixin.qq.com/s/1sHK1KFLpqEDgiNojB6d_Q▎1.25万亿美元估值！SpaceX并购xAI，太空算力将重塑AI行业格局
2月2日，SpaceX正式宣布收购马斯克旗下AI公司xAI，双方确认这一跨界并购案，合并后公司估值达1.25万亿美元，每股定价约527美元。此次整合将AI、火箭技术、天基互联网等核心能力打通，剑指“地球上（及地球之外）最宏伟的垂直整合创新引擎”。
据悉，并购核心目标是突破地面AI算力的能源与空间瓶颈——马斯克在公告中强调，全球AI电力需求无法仅靠地面方案满足，天基AI是唯一规模化路径。依托SpaceX星舰技术，未来将发射由百万颗卫星组成的轨道数据中心星座，利用太阳能实现近乎零维护的算力供给，年发射载荷可达数百万吨，远期将实现每年1TW算力入轨。
技术层面，今年星舰将推送V3版星链卫星，单次发射容量是现有版本的20倍，还将部署下一代手机直连卫星。按照规划，2-3年内太空或将成为生成AI算力成本最低的场景，为模型训练、数据处理提供前所未有的速度与规模。此外，月球基地与深空卫星制造计划也被纳入蓝图，远期可实现每年500-1000TW算力向深空部署。
此次并购引发AI行业广泛关注，从业者热议“太空算力”将成为下一代AI竞争的核心赛道，网友亦猜测特斯拉未来可能加入整合阵营，进一步扩大马斯克的科技生态版图。
https://www.spacex.com/updates#xai-joins-spacex▎姚顺雨入职腾讯首秀！混元团队发布CL-bench，直指大模型Context学习核心瓶颈
2月3日，腾讯混元官网技术博客（Tencent HY Research）正式上线，首席AI科学家姚顺雨入职后带领团队联合复旦大学发布首项研究成果——《从Context学习，远比我们想象的要难》，同步推出Context学习能力评测基准CL-bench。
研究指出，当前前沿大模型虽能解奥数、通编程，堪称“顶级做题家”，却难适配真实场景：人类可实时从文档、规则书等Context中学习，模型却依赖预训练静态参数，成“依赖过去的推理者”。为此构建的CL-bench，含500个复杂Context、1899个任务及31607个验证标准，覆盖领域知识推理、规则应用等四类场景，通过虚构内容、修改现有信息等设计杜绝数据污染。
对十大顶尖模型的评测显示，平均任务解决率仅17.2%，表现最佳的GPT-5.1（High）也仅23.7%。失败主因是模型忽略或误用Context，且归纳推理类任务（如从实验数据找规律）正确率常低于10%，难度显著高于演绎应用。
此次成果不仅为大模型Context学习能力提供量化标尺，更指明从“参数推理”到“Context学习”的优化方向，为AI高价值应用落地提供关键参考。
项目主页：www.clbench.comBlog： https://hy.tencent.com/research
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创投动态
▎锐盟半导体宣布完成近亿元新一轮融资
2月3日，锐盟半导体宣布完成近亿元新一轮融资，由松禾资本领投，飞荣达、华融盛资本、深圳天使母基金等跟投。此次融资将加码其全栈式压电微系统技术研发与商业化，为AI终端设备突破散热、交互等底层瓶颈提供支撑。
成立于2020年的锐盟半导体，构建了“材料-器件-芯片-算法”完整技术闭环，是国内稀缺的垂直整合型微系统方案商。其核心突破在于压电技术应用：2026年CES展上，与传音Infinix联合发布行业首创压电风扇+液冷二合一技术，0.1mm超薄振动片（仅半根头发厚）每秒脉冲25000次，无叶片设计实现高压气流，解决传统风扇在≤7mm超薄手机、AR眼镜中的空间与噪音痛点。
目前公司已推出四大产品线：MagicCool压电散热微泵（适配端侧大模型设备）、MagicTa触觉反馈、MagicEng超声马达、MagicClear超声清洗，覆盖3C电子、AR/VR、智能汽车等AI核心应用场景。松禾资本表示，看好其技术对AI终端微型化、人机交互一体化的推动作用，预计压电技术市场空间超百亿，未来有望拓展至智能座舱、激光雷达清洗等领域。
来源：https://mp.weixin.qq.com/s/Oj4elWaGOsY6cbY-KwvlXw▎辛米尔连获亿元A/A+轮融资
2月3日，上海辛米尔科技宣布连续完成亿元级A轮及A+轮融资，国泰君安创新投资、国经资本、同鑫资本参投，毅仁资本任独家财务顾问。资金将用于下一代感算一体芯片研发、全球化商业落地及高端产能扩充，支撑未来订单增长。
辛米尔2019年成立，核心团队来自上海交大、清华，CEO杨明伦曾任职全球最大机器人公司FANUC，CTO程远国际首次实现百万TOPS通用感算一体架构。其技术突破传统冯・诺依曼架构，将感知与计算深度融合，消除数据传输瓶颈，处理多模态数据时能效、实时性指数级提升，为端侧AI提供“硬件原生智能”。
目前产品覆盖智能制造、具身智能机器人等领域，服务超300家客户，含全球头部手机、汽车、锂电池企业。海外业务年增速超400%，今年收入占比预计超40%。投资方称，其技术重构端侧算力，可解决“效率三角”痛点（实时性、低功耗、多模态处理），有望成万物智能关键基础设施。未来辛米尔将深耕工业Agent，拓展具身智能赛道。
来源：https://mp.weixin.qq.com/s/IgWexrY5SsvvsO_pSBkTSg▎Linq宣布完成2000万美元A轮融资
2月3日，美国创业公司Linq宣布完成2000万美元A轮融资，由TQ Ventures领投、Mucker Capital跟投，资金将用于团队扩张、技术研发及市场拓展。这家由前Shipt高管创立的企业，正以“对话型AI基础设施”重构人机交互场景——让AI助手无需独立App，直接嵌入iMessage、RCS、SMS等用户高频使用的消息应用。
Linq的核心突破在于解决“应用疲劳”痛点：通过API支持AI助手以“蓝色气泡”（而非企业消息常见的灰色气泡）自然交互，兼容群聊、图片、语音等富媒体功能，处理多模态会话更贴近日常沟通体验。其技术架构成本较传统通信API低90%，且满足SOC 2 Type II、GDPR等企业合规要求。
目前平台月处理消息超3000万条，服务超100家客户（含AI初创公司及知名品牌），季度客户基数增长132%，净收入留存率（NRR）达295%，验证了市场需求。未来Linq计划拓展至WhatsApp、Slack等渠道，目标构建“全渠道对话平台”，成为下一代人机交互的核心基础设施，为企业降低AI触达成本，为开发者简化智能体部署门槛。
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