摘要：
当所有人都在讨论AI会取代哪些工作时，OpenCSG更关心的是：谁能创造AI时代的新工作、新产品和新公司？ 今天，我们正式启动 “OpenCSG百万年薪原生AI计划”，面向2026—2028届在校生及应届毕业生，招聘一批真正热爱AI、愿意从0到1创造产品的年轻人。 这不是一份按部就班的校招岗位。我们 阅读全文
posted @ 2026-06-30 20:07
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当所有人都在讨论AI会取代哪些工作时，OpenCSG更关心的是：谁能创造AI时代的新工作、新产品和新公司？ 今天，我们正式启动 “OpenCSG百万年薪原生AI计划”，面向2026—2028届在校生及应届毕业生，招聘一批真正热爱AI、愿意从0到1创造产品的年轻人。 这不是一份按部就班的校招岗位。我们 阅读全文
posted @ 2026-06-30 19:43
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如果你对OCR的印象还停留在“拍一页，识别一页；翻一页，再来一页”，Unlimited-OCR的出现，会让这条赛道的重点发生变化。它真正吸引人的地方，不是把单页识别再卷高一点，而是把多页长文档的一次性解析推到更接近“连续阅读”的层面。 过去的 OCR 工具常常像流水线：先切页、再识别、再拼接，遇到长 阅读全文
posted @ 2026-06-30 19:15
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今天大家聊模型，常常默认“更大才更强”，而 VibeThinker-3B则试图给出另一条路线——有些能力也许不是靠一味堆参数，而是靠更精准的训练，把推理这件事压缩进一个更小、更紧凑的核心里。提出了一个很有传播性的判断：可验证推理更像一种可压缩能力，广泛知识覆盖才更依赖大参数规模。 小模型，也能冲前排 阅读全文
posted @ 2026-06-30 19:09
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大模型应用正在从“能不能跑起来”进入“能不能低成本、稳定、可复用地接入工程流”的阶段。对开发者来说，本地模型、云端模型、第三方模型Provider、AI 编程工具、知识库应用和团队环境管理，本来是多个相互割裂的问题。CSGLite 的技术价值，正是把这些分散能力统一到一个足够轻量的本地入口中。 CS 阅读全文
posted @ 2026-06-30 19:00
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如果把一个大型代码仓库交给AI coding agent，它最先遇到的困难往往不是“不会写代码”，而是“该先看哪一段代码”。真实项目里，入口、调用链、配置、测试和历史实现可能分散在许多文件中。主模型一边搜索、一边阅读、一边推理，很快就会把上下文窗口塞满，后续真正需要判断和修改代码时，反而要背着一大堆 阅读全文
posted @ 2026-06-30 18:56
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当大模型从能力验证走向业务深水区，企业关心的已不只是“能不能接入模型”。更关键的是：模型能否理解真实业务，能否从使用数据中持续优化，优化后能否快速回到业务一线。 模型微调给出了方向，却也带来一连串门槛。数据从哪里来？如何整理成训练格式？选哪个基础模型？训练进度如何跟踪？完成后怎样部署、验证并投入使用 阅读全文
posted @ 2026-06-30 18:17
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AI 编码模型的竞争，已经从“谁能写出一段更漂亮的代码”，走到了更难的一层：模型能不能读懂一个完整仓库？能不能在多轮执行里记住最初的约束？能不能改完代码、看懂报错、继续修，最后把任务收口到一个可验证的结果？ GLM-5.2这次升级，瞄准的就是这些更接近真实开发现场的问题。1M 上下文、可调思考强度、 阅读全文
posted @ 2026-06-30 18:12
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当OpenBMB 开源社区发布 Ultra-FineWeb-L3 与 UltraData-SFT-2605，两份面向 MiniCPM5-1B 训练链路的核心数据集时，一个更值得中文 AI 社区关注的问题浮出水面：高质量模型能力的背后，正在形成怎样的数据基础设施？ 这不是一次简单的数据集上新。它更像是 阅读全文
posted @ 2026-06-30 17:40
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前言 过去聊代码大模型，大家很容易先问三个问题：会不会写函数？算法题分数高不高？补全是不是更顺手？ 这些当然重要，但它们越来越不像真正的终点。真实的软件开发很少停在一个函数里：一次重构可能横跨接口、配置、测试和文档；一次线上问题排查，往往要读日志、找调用链、改代码、跑验证，再根据结果继续收敛。 所以 阅读全文
posted @ 2026-06-30 17:27
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