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谷歌做了个论文专用版nano banana！顶会级Figure直出
科研人画论文插图耗时久、要求高，现有大模型搞不定。北大与Google Cloud AI Research团队推出PaperBanana，能按论文方法画顶会级Figure，不仅能从零生成，还能润色丑图，通过多智能体协作实现科研表达自动规范化。
拥抱 AGI 时代的中间层⼒量：AI 中间件的机遇与挑战
文章指出大模型发展呈能力跃迁、生态开放趋势，推动AI应用从聊天机器人向组织级智能体演进。AI中间件可解决应用工程化挑战，但面临上下文管理、记忆更新等难题，短期助力应用规模化，长期或成组织智能“神经中枢”。
把视频变成图文博客：Agent + 豆包 Seed2.0 lite 重做 Karpathy 两年前的工作流
本文以重做 Karpathy 两年前工作流为例，介绍用 Agent + 豆包 Seed2.0 lite 将视频转为图文博客的方法。详述四步流程，指出其局限，还说明该模式可用于竞品直播追踪、在线课堂报告、游戏赛后复盘等场景。
OpenAI点赞转发的冠军项目，背后藏着一个国人3D生成团队
近日，iOS产品StoryWorld获OpenAI Codex Hackathon冠军，其核心3D资产生成用了DeemosTech的Hyper3D Rodin。从黑客松到英伟达工程场景，3D生成重稳定性等特性。Hyper3D团队技术强，发布编辑功能，推动3D生成走向可控。
ICLR 2026 | 越推越快! 首个面向「Test-Time Scaling」的投机解码基准
文章指出推理阶段扩展（TTS）能提升推理大模型解决复杂问题的能力，但会产生大量冗余计算。为此提出首个面向TTS的投机解码加速综合基准，评测显示N - gram方法在特定场景加速潜力大，混合策略性能更优。
CNSNS｜西工大曹文博、张伟伟：克服优化求解器中的损失条件数瓶颈：一种良性损失函数
基于优化的偏微分方程求解方法受关注，但实际慢于经典迭代求解器。本文从条件数角度审视效率瓶颈，指出标准MSE损失导致条件数平方放大、减缓收敛。提出稳定梯度残差损失SGR，在收敛速度与稳定性间建立平衡，实验验证其有效性。
【博客转载】NVIDIA Docker CUDA Compatibility /Nsight Compute In Docker
本文围绕NVIDIA Docker CUDA兼容性及Nsight Compute展开。指出使用NVIDIA NGC CUDA Docker容器时，要保证宿主机CUDA驱动与容器内运行时库版本一致，否则会有问题。还介绍了在Docker中安装和使用Nsight Compute的方法及示例。
【闭门会干货】字节 AI 最新动态：豆包升级+提示词神器+ SOTA 向量模型 + AI知识库 ！
作者参加字节火山方舟开发者闭门会，分享诸多AI成果。豆包模型0715版较0615版能力提升显著；PromptPilot工具让提示词优化工程化；还有Responses API、AI知识库等实用工具，且有免费计划。此外，Seed1.6 - Embedding登顶多榜单SOTA，VikingDB升级，平台有协作奖励计划。
让推荐学会思考：用强化学习激活大模型的序列推理能力
文章指出推荐系统曾未紧密结合大模型能力，如今正靠近其训练范式。作者基于用户行为序列，用强化学习训练大模型理解序列关系，以预测用户下一个可能点击的资讯，并通过实验验证了该方法的可行性，还探讨了不同数据库中BM25算法的差异。
单应计算加速数十倍、计算量减少95%！基于几何的SKS和ACA矩阵分解被提出
东华大学、上海交大和中科院自动化所团队提出基于几何的SKS和ACA单应矩阵分解，计算量比通用方法减超95%，能减少二维码扫描等应用的计算消耗，有望用于多领域，论文已被IEEE T - PAMI接收。