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团队授权：分散化的架构决策

文章以黏菌创建网络为隐喻，探讨软件团队去中心化架构决策。介绍转型历程，包括重组团队、建立建议流程、创建上下文图等，阐述各环节作用、挑战与收益，强调其能提升决策质量与团队参与度。

多图像、长视频让大型视觉语言模型推理成本暴涨，成算力瓶颈。腾讯AI Lab联合CMU提出VScan，通过两阶段视觉token筛选机制，在几乎不损性能的前提下实现推理加速，且已在GitHub开源。

多模态大模型代码能力进步大，但基础视觉任务常失误。UniPat AI构建SWE-Vision框架，让模型用代码处理视觉判断，在五个视觉基准测试达最优，其极简设计有效且泛化性强，代码已开源。

OpenAI Codex 团队产品规格文档极简，仅 10 个要点。团队运作如‘海盗船’，规划只做近期和远期，不做中期。Codex App 诞生源于模型能力提升，团队以 power user 为导向设计产品，还谈到 PM 角色转变和招聘标准。

ByteDance Seed团队研究发现，文生图模型中自然语言Caption变长，不意味着模型获更多视觉监督，其信息量更能预测训练损失。团队提出Structured Prompt，从两侧提升文本条件，在多任务上取得显著提升。

Anthropic宣布成立「AI精神病学」团队，作为可解释性研究一部分，将研究模型人格、动机等致其行为异常的因素。团队现正招聘研究科学家，不过此举措也引发争议。

a16z投资人Anish Acharya探讨2026年AI应用生态关键问题。他指出应用和模型分化将更明显，未来AI应用是组合体。还提到工具本质会变，企业部门要软件优先，应用层创业公司有多种优势。

四川美术学院汪泳教授团队发起“锦绣西南”项目，引入AIGC对古老织锦纹样创新演绎。该项目成果丰富，如科普网页、AR应用等，还获阿里云支持，探索非遗传承、传播与应用新路径。

文章介绍了Monet模型，它实现了训练MLLM直接在连续隐空间思考的方法，内化视觉思考能力。还阐述了多模态模型隐式推理训练的难点，提出SFT+RL训练框架，构建数据集，经测试，Monet提升了视觉推理能力。

Rx.NET 7.0 发布，重点为缩小 Windows 应用部署体积。它将 WPF 等集成功能从核心包拆分，解决自包含应用框架依赖问题。虽有破坏性变更，但维护团队保证了一定兼容性。后续有新开发计划。