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从Vibe Coding到Wish Coding，AI编程迎来C端拐点

近期Vibe Coding刷屏，虽提升编码效率，但未降低交付门槛。蚂蚁灵光App升级，以Wish Coding重构软件生产关系，实现从想法到应用的闭环，虽有粗糙之处，但打开普通人创造应用新可能。

三年多前ChatGPT发布，教育改变。曾寄望用AI检测器识别生成文本，但学生易规避。检测难维持信任，还可能惩罚错对象。生成式AI可提升学习，应构建新评估模型，如展示真实理解等。

谷歌实验室发布AI设计产品Pomelli，专注帮企业低成本生成符合品牌调性的营销物料。它能提取官网品牌元素创建DNA卡片，依此生成设计稿，还能微调细节。不过，它依赖官网信息，存在美学单调等问题。

为填补AI在科学研究应用缺乏全面综述的空白，提出AI4Research调查。其主流流程和分类分五个关键领域，各领域细分任务，凸显AI在研究中多样角色，还介绍多学科应用。

港中文MMLab团队发布首个基于强化学习的推理增强文生图模型T2I - R1。它提出双层级CoT推理框架和BiCoT - GRPO强化学习方法，解决生成评估难题，为多模态生成提供新范式。

大模型时代数据支撑至关重要。群核科技在首届TechDay为空间智能发布空间语言模型SpatialLM 1.5和空间生成模型SpatialGen，前者学会空间语言，后者实现场景多视角图像生成且具时空一致性，SpatialGen已开源。

当下企业应用AI时，Token成本高、推理效率低问题凸显。百度Create大会释放旧供给达极限信号，推出新全栈AI云，含Agent Infra和AI Infra两层架构，多个场景应用初显成效。

Terminator是最快的AI优先计算机操作SDK，用类似Playwright的API与Windows原生GUI应用交互，比基于视觉的方案更快更可靠，能操作后台应用。它重点支持Windows，部分支持macOS，暂不支持Linux。

视频生成进入大规模时代，但计算成本高，自注意力复杂度O(n²)跑不动。研究团队提出LINVIDEO后训练框架，无需数据和重新预训练，实现视频扩散模型线性化替换，保持生成质量，加速推理并降低成本。

上海人工智能实验室与中国人民大学提出GRA框架，以“多人协作”理念让小模型分工生成高质量训练数据。实验显示其生成数据质量高，项目已开源。它打破对大模型蒸馏依赖，展现“集体智能”潜力。