核心提示：KesionCMS V5.5将于今天发布，模板标签的方便性及生成速度发挥到极致。 中国站长站（chinaz）12月15日消息：据科汛官方消息，KesionCMS V5.5将于今天发布。 科汛官方介绍，此次虽然是小版本，却是更新中的一个里程碑。在保持程序功能简洁、强大、操作方便的前提下，部份
......
本文由站长之家合作伙伴自媒体作者“中国站长站”授权发布于站长之家平台，本平台仅提供信息索引服务。由于内容发布时间超过平台更新维护时间，为了保证文章信息的及时性，内容观点的准确性，平台将不提供完全的内容展现，本页面内容仅为平台搜索索引使用。需阅读完整内容的用户，请查看原文，获取内容详情。
（推广）
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)均为站长传媒平台用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务，对本页面内容所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任，相关信息仅供参考。站长之家将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。任何单位或个人认为本页面内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，可及时向站长之家提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明（点击查看反馈联系地址）。本网站在收到上述法律文件后，将会依法依规核实信息，沟通删除相关内容或断开相关链接。
玄武云科技(02392.HK)近日通过国家数据管理能力成熟度(DCMM)稳健级(三级)认证。该认证依据国家标准GB/T36073-2018，标志着公司在数据战略、治理、安全、质量等八大能力域达到国家权威标准。公司建立了覆盖数据标准管理、安全管理、质量管理的完整体系，将数据管理融入产品研发与业务流程，为云通信与AI业务发展奠定坚实基础。未来将持续深化数据能力建设，探索数据要素创新应用，助力行业数字化转型。
SoulX-Podcast语音生成模型在开源社区Hugging Face发布次日登顶TTS趋势榜。该模型由Soul AI Lab联合高校团队开发，专为多轮对话场景设计，支持中英川粤等多语言/方言与副语言风格，能生成超60分钟流畅自然、角色切换准确、韵律丰富的语音。它解决了传统语音系统在多轮对话中上下文衔接不自然、缺乏副语言控制能力等痛点，在播客、语音合成等场景表现突出，获开发者广泛关注。Hugging Face CEO也转发相关内容，团队未来将持续优化语音对话、拟人化表达等核心交互能力，深化开源生态建设。
10月24日，超聚变公司发布FusionXpark™智能体开发平台，实现AI算力从云端下沉至桌面设备。该平台搭载GB10架构，提供1PFLOPS本地算力，支持200B参数模型推理，助力开发者在边缘端运行高参数模型。发布会展示了政务、金融、工业等五大行业的30类“超级员工”智能体应用，通过私有化部署保障数据安全。专家指出，这一创新将推动AI普惠化，重塑产业生态。
Soul App近日开源其播客语音合成模型SoulX-Podcast，专为多人多轮对话场景设计。该模型支持中、英、川、粤等多语言及方言，可生成超60分钟流畅自然、角色切换准确、韵律丰富的语音对话。除播客场景外，在通用语音合成及克隆任务中表现优异，能灵活调节节奏与副语言元素（如笑声），提升语音真实感与表现力。此次开源旨在携手开发者探索AI语音在内容创作与社交生态中的更多可能。
小红书科技与Red++ Academy在1024程序员节举办直播，技术副总裁凯奇、语音模型负责人风龙与Hugging Face联合创始人Thomas Wolf围绕三大核心观点展开AMA对话：AI编程正成为基础能力；开源是技术发展的核心引擎；实现有"人味"的AGI路径清晰但仍需攻克创造力、复杂环境感知等难题。讨论覆盖开源价值、AGI发展瓶颈、AI人味化实践，强调技术人需提升问题定义与框架性解决能力，并分享了AI编码提效、学习新技术的方法。直播展现小红书从文本模型到语音模型的开源布局，旨在降低技术使用门槛，推动社区共进。
AI圈虽然天天卷，但是很多的模型，真的越来越无聊了。 每天就是跑分又多了几个点。 直到昨天，DeepSeek久违的发了一个新模型。 DeepSeek-OCR。 这玩意，是真的有点酷。
苹果正在研发搭载OLED显示屏的iPad mini、iPad Air、MacBook Pro和MacBook Air机型，苹果已在iPad Pro中采用OLED屏，并计划在未来数月及数年内将OLED推广到更多设备上，从而淘汰LCD屏幕。 具体来看，iPad mini最快会在2026年配备OLED屏，同时会提升防水性能，新款iPad mini也因此涨价100美元。 至于iPad Air，其商用OLED的时间要晚于iPad mini，爆料称2026年春季亮相的iPad Air将继续使用LCD屏幕，但后续
DeepSeek在GitHub开源新一代OCR模型，采用创新光学二维映射压缩技术，在长文本识别场景实现97%准确率。模型通过动态压缩生成最优视觉特征令牌，较传统方法减少60%计算冗余。实验显示在1:20压缩率下仍保持60%以上准确率，显著优于同类模型。该技术路径为OCR系统小型化提供解决方案，其动态压缩策略对大型语言模型的记忆管理机制具有重要启示。
这几天，OCR这个词，绝对是整个AI圈最火的词。因为DeepSeek-OCR，甚至让OCR这个赛道文艺复兴，又给直接带火了。 整个Hugging Face的趋势版里，前4有3个OCR，甚至Qwen3-VL-8B也能干OCR的活，说一句全员OCR真的不过分。 然后在我上一篇讲DeepSeek-OCR文章的评论区里，有很多朋友都在把DeepSeek-OCR跟PaddleOCR-VL做对比，也有很多人都在问，能不能再解读一下百度那个OCR模型（也就是PaddleOCR-VL
