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Anthropic Labs 负责人：AI 时代做产品，最大的陷阱是「做太多」
Anthropic Labs 负责人 Mike Krieger 在播客中探讨 AI 时代产品建造问题。他以重建 Bourbon 为例，指出 AI 加速开发有弊端，还分享产品易过度建设、需接受重写等观点，也谈到团队结构、企业客户矛盾等内容。
CVPR 2026 | EmoStyle：情感也能“风格化”？深大VCC带你见证魔法！
EmoStyle由深圳大学可视计算研究中心黄惠教授课题组完成。它解决图像情感风格化两大挑战，提出有效方法、构建数据集、设计模块。实验显示其平衡情感与内容，还能扩展到文生图。
CapCut Mate：开源剪映自动化神器，让AI替你剪视频！
CapCut Mate是开源免费的剪映草稿自动化助手，让开发者通过API控制剪映核心功能，效率提升超100倍。它功能丰富，覆盖剪辑全流程，适用于多场景，还提供三种使用方式。
全新线性注意力范式！哈工深张正团队提出模长感知线性注意力！显存直降92.3%！
哈工深张正团队联合多团队发布论文，提出 NaLaFormer 框架，解决线性注意力两大核心缺陷，保持线性复杂度同时精度超越，在多任务表现出色，如超分任务显存降 92.3%。
AI Coding 流畅度模型：人机协作中的开发者角色转型与未来演进
生成式 AI 正进入软件开发流程，角色不断扩大。AI Coding Fluency 模型描述团队使用 AI 能力演进，从辅助到自主执行。AI 编程面临信任、上下文、任务设计挑战，关键在于协作方式。
11 年前的那张图，又火了
一张2015年关于AI的智能曲线图近日在X上刷屏，马斯克也进行了转发。该图作者Tim Urban将AI分为ANI、AGI、ASI三个层级，指出人类习惯线性思考，但AI进步是指数级的。如今AI发展加速，其能力边界不断扩张。
告别纯奖励试错！二次尝试+反思蒸馏，复杂任务提升81%
美国南加州大学和宾夕法尼亚大学团队提出新训练范式ERL，将「经验学习」引入强化学习，通过二次尝试和反思蒸馏，在复杂任务中性能显著提升，为构建长期自主智能体提供新思路。
前OpenAI CTO企业遭重创！办公室偷情致团队崩盘，核心3人叛逃OpenAI
2026年1月，前OpenAI CTO Mira Murati创办的Thinking Machines Lab遭遇重创。联合创始人Barret Zoph因办公室恋情被降职后逼宫索权，遭拒被开除，随后与两名骨干叛逃OpenAI。这揭示了AI人才战争的残酷。
AIGC超新星专栏丨玩AI的小笼包：我离开互联网大厂，用AI重新定义“内容总监”
北京AIGC视听产业创新中心对话‘玩AI的小笼包’。她曾是大厂内容负责人，后投身AIGC创作。她分享了创作转型经历、‘超创’生态及工业化生产流程，也谈及技术挑战与行业发展方向。
DeepSeek-R1全升级V2版：Token成本低至原来30%
DeepSeek - R1 V2版全维度升级，训练框架从‘单一RL’到‘多阶段协同优化’，推理能力从‘能推理’到‘会优化推理’，还提升了安全可控性，适配生态，推出轻量级模型。