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大道至简，何恺明团队新作pMF开启像素级「无潜、单步」生成范式

何恺明团队新论文提出用于单步、无潜空间图像生成的pMF框架，直指主流扩散与流匹配模型通病。该框架将v、u和x三个场关联，训练网络把噪声输入直接映射为图像像素，实验表现强劲。

前端开发中AI生成代码质量参差不齐，ui - skills项目应运而生。它由开发者ibelick创建，是面向设计工程师的UI技能集合，将开发经验转化为规则，通过CLI工具让AI按规则构建和审查代码，已获4.8k Stars。

在AI编程工具普及的当下，有效采集和分析AI代码生成数据成重要课题。该文介绍一套基于MCP架构的多AI工具代码采集方案，支持多种工具和操作系统，有轻量化、用户无感等特点，已和Aone合作。

阿里开源小型MoE代码模型Qwen3 - Coder - Next，总参数量800亿但仅激活30亿参数，在代码生成等任务表现出色。团队构建训练技术栈解决数据匮乏，模型训练分阶段，多领域专家模型能力整合，基准测试性能强劲。

强化学习之父指出人工智能迈入「经验时代」，在此背景下，复旦、创智、字节研究者发布 AgentGym - RL 框架。它是全新端到端 RL 框架，提出 ScalingInter - RL 方法，7B 模型经训练追平顶尖商业模型，为 AI 发展注入动力。

作者花12小时在真实项目中实测阿里Qwen - 3 Coder和Kimi K2。结果显示，Kimi K2在任务成功率、指令遵循、Bug修复、代码重构等方面全面领先，成本还更低，作者更推荐Kimi K2用于代码开发。

生成式奖励模型（GRM）推理策略存在算力浪费问题。腾讯混元与新南威尔士大学联合提出 E - GRM 框架，将模型不确定性定义为调度信号，按需推理。文章从多维度解读该框架，并展示实验评估结果。

2025年AI Coding赛道火热，大厂纷纷布局。AutoCoder创始人宿文认为不应与大厂卷辅助编程，要走出差异化，做面向10亿软件消费者的Vibe Coding。团队迭代代码模型，产品数据表现佳，还分享了创业、产品、市场等多方面看法。

文章评估了 Kotlin Multiplatform（KMP）在跨平台开发中的优劣势。KMP 可共享代码，编译成原生代码获出色性能，保留原生 UI 选项。虽生态小、有学习曲线等问题，但 Netflix 等大公司已用，未来潜力大。

文章围绕程序员如何利用提示工程让AI编程助手成为可靠开发伙伴展开。介绍给AI代码助手的提示词技巧、高效代码提示原则，还阐述调试、重构、实现新功能的提示模式，指出常见反模式及应对方法。