DeepSeek-OCR的“视觉即压缩”范式，通过将复杂文档高效编码为少量视觉Token，为LLM长上下文处理提供了革命性解决方案。这项开源技术显著优化了算力成本，并实现了每日数千万页训练数据生成能力，预示着多模态AI模态融合的未来，及其对AI Agent和整个产业生态的深远重塑。

IBM发布的Granite-Docling-258M是一款参数量仅2.58亿的开源视觉语言模型，却能高保真地进行文档转换，特别是精准保留复杂结构。这标志着AI模型正走向专业化、轻量化和边缘化，不仅极大提升了企业数据利用效率，也为RAG等高级AI应用提供了关键支撑，预示着AI普惠化与去中心化的新趋势。

Evo-0模型通过隐式注入3D几何先验，有效解决了视觉语言动作（VLA）模型在物理世界中缺乏3D空间理解力的难题，显著提升了机器人操作成功率和训练效率。这一轻量化、高鲁棒性的技术突破，不仅将降低先进机器人的部署成本和复杂性，加速其在物流、服务、工业等领域的商业化应用，更推动了通用机器人策略的发展，引发对人机协作、劳动力市场和AI伦理的深层哲学思辨。

苹果通过开源FastVLM和MobileCLIP2等端侧AI小模型，坚定地回归设备侧智能，这标志着其在AI时代的重要战略转向。此举旨在利用极致的隐私保护、无缝的用户体验和高效的硬件利用，挑战云端大模型主导的产业格局，为个性化、无处不在的智能体验奠定基础。

苹果公司一篇质疑大型语言模型（LLM）推理能力和存在“准确率崩溃”的论文，在AI社区引发了激烈辩论，挑战了“规模化即一切”的行业信念。尽管面临来自AI专家和AI模型Claude本身的驳斥，但纽约大学教授加里·马库斯反驳了这些质疑，并获得了Salesforce和UC伯克利研究的间接支持，这些研究揭示了LLM在多轮推理和视觉理解上的脆弱性与隐私问题，促使业界重新思考AI的评估范式和神经符号结合等未来架构方向。