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国产王炸！上海AI Lab开源Lumina-DiMOO，开创多模态理解与生成新范式

上海人工智能实验室等多机构推出多模态生成与理解统一模型Lumina - DiMOO，采用全离散扩散架构。它解决传统多模态架构问题，有全离散扩散建模等四大创新，性能在多基准测试中领先，应用前景广。

机器人大脑架构中VLM和VAM路线各有短板，香港大学、小鹏机器人等团队提出DIAL框架，让VLM在原生特征空间做隐式世界建模，解耦认知决策与底层执行，在机器人部署中表现优异。

谷歌DeepMind研究者分析下一像素预测在图像识别与生成任务中的扩展特性。实验显示其扩展趋势与文本类似但效率低，最优策略因任务和分辨率而异，预计未来五年逐像素建模可行。

大型推理模型有安全风险，此前监督微调泛化能力有限。SafeKey团队提出创新的SafeKey框架，发现大模型信息“越狱”两大核心，通过双通路安全头和查询遮蔽建模强化模型安全，实验验证其有效性。

西湖大学吴泰霖课题组联合多方提出“组合生成式多物理场多元件PDE仿真（M2PDE）”，将仿真问题视为生成式概率建模任务。该成果在多任务测试中表现卓越，被ICML 2025接收。

中科院信工所研究人员提出LyapLock，将连续编辑建模为受约束随机规划问题，整合排队论和李雅普诺夫优化。实验显示，它能突破万次连续编辑极限，编辑效果比主流方法提升11.89%，还可赋能现有模型。

近一年来，AI医疗进入新阶段，众多企业和资本涌入。但当前主流医疗大模型有局限，落地难。百川Baichuan - M3聚焦医疗决策过程建模，三项关键评测达全球最优，或代表AI医疗重要转向。

作者梳理从“怀疑AI”到“理解并驾驭AI”的心路，探讨LLM不确定性、AI开发概念，手搓Agent示例介绍开发关键点，分析LangChain价值，思考混合架构，还从性能视角看LLM，回顾其关键跃迁。

本文从“道、法、术”三个层面对比AI工程与传统软件工程异同，指出AI工程是在传统工程基础上，为应对大模型不确定性进行的架构升级，还结合淘宝AI搜索实践提出AI工程应对策略。

Anthropic在Claude Code等开发及与客户合作中总结出AI Agent评估方法。文章介绍评估基本结构、构建原因、评分器类型、不同Agent评估法、应对不确定性指标、构建路线图及与其他方法协同方式。