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Liblib AI上线Kontext，门槛大幅降低！藏师傅手把手教你用它解决图片问题
FLUX的Kontext是强大的图像编辑应用，除不能写中文外近乎全能。Liblib AI上线FLUX Kontext，支持Web UI和Comfyui，无需本地跑Comfyui，还能结合Liblib生态处理图片。作者给出保姆级使用教程。
对普通人最有用的一次！藏师傅教你用FLUX Kontext解决一切图片问题
黑森林工作室发布生成式流匹配模型 FLUX Kontext，它能编辑图片且不影响未编辑区域，支持多图参考生成新图像。可用于去水印、修复照片、修改海报、生成商品展示图等，还能美颜美体，替代 PS 等工具。
马斯克开「AI救国猛药」：3年解决美38万亿国债危机！
马斯克称AI和机器人3年内能解决美38万亿国债危机，他旗下几家公司正技术对接，构建以AI为核心的文明操作系统。同时，华尔街抛弃英伟达，谷歌TPU因性价比优势切入推理市场。
不到百万级，看不见 MCP 的真实问题：创始人亲述这疯狂的一年
MCP 联合创作者 David 复盘其发展，从开源协议到行业事实标准，经历多阶段演进。他指出做对死磕标准 HTTP，踩坑让关键能力成可选致双向能力被削，规模达百万级有扩展性问题，还谈及多方面发展与规划。
对话Noitom Robotics CEO戴若犁：没有人比我更适合解决机器人的数据问题 | GAIR 2025
本文是对诺亦腾机器人CEO戴若犁的专访。他表示因机器人业务营收两年涨40倍，年初拆分成立机器人数据公司。该公司以数据为交割界面，有产品交付能力，已与六七十家头部公司合作。
用 Docker 跑大模型训练，Unsloth 解决了环境配置难题
Unsloth AI 发布 Docker 镜像版本，解决本地训练大模型环境配置难题。拉镜像就能训练，依赖和示例 notebook 都打包好。使用简单，不过有暂不支持 Mac 系统等限制，单卡 NVIDIA GPU 场景较适用。
王云鹤眼中的Harness：复杂优化问题，AGI灵魂争夺之战
王云鹤在知乎文章中探讨Harness Engineering，指出Agent=Model+Harness，多模型配合能提升Agent能力。还分析Harness存在的必要性，认为它是复杂优化问题，关乎AI“灵魂”之争。
LLM 语境下，「持续学习」是否是 「记忆」 问题的最优解？
本期通讯解读 3 个 AI 业内要事，包括谷歌嵌套学习范式引争议、AI 产品记忆方向探讨、英伟达合成数据等。谷歌 NL 范式想规避遗忘问题，测试中 HOPE 表现优，但也遭质疑，当前 LLM 研究更关注改善记忆。
航空发动机用上大模型：解决复杂时序问题，性能超越ChatGPT-4o实现SOTA｜上交创智复旦
上海交通大学李元祥教授等团队提出ITFormer架构，构建EngineMT-QA数据集。ITFormer能融合时序数据与大语言模型，适配多种编码器和模型，在EngineMT-QA预训练后达SOTA水平，实现高效数据分析。
17岁高中生用AI解决数学界难题，陶哲轩、Jeff Dean点赞
17岁高中生 Enrique Barschkis 课间休息时解决埃尔德什第347号问题，引发热议获 Jeff Dean 盛赞。他在陶哲轩等人思路基础上完成证明，用 AI 工具将证明形式化，成果获数学社区认可，标志数学研究进入新阶段。