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阿里通义新年礼物：开源最强Qwen-Image-2512版本告别AI塑料感与文字乱码
通义万相新年前发布Qwen - Image - 2512版本。它是开源界最强文生图模型，在AI Arena盲测中表现出色。能消除AI塑料感，攻克文字渲染难题，在还原真实世界和重构视觉元素逻辑排版上有显著提升。
首个英文原生「弱智吧」！逻辑谬误数据集与生成框架来了 | AAAI'26
研究发现大模型判断逻辑谬误易误报正常句子，但分类能力较强。研究人员构建英文逻辑谬误基准SMARTYPAT - BENCH，开发生成框架SMARTYPAT，为大模型逻辑评估提供新思路，可用于多领域。
AI出码率70%+的背后：高德团队如何实现AI研发效率的量化与优化
文章围绕建立统一数据采集和指标体系，搭建AI统一数据采集能力，定义AI出码率等核心指标，构建AI效率研发指标体系，还介绍了数据采集方案、指标计算等，实现数据驱动闭环。
OpenAI与微软分成曝新料！这家印度老厂哭晕：10年前白捐了10亿美元
近日外媒报道，OpenAI预计到本世纪末向微软分享的收入占比将从20%降至约8%，差额意味着其将多留存逾500亿美元。微软虽投资赚了钱，但也将OpenAI视为对手。而印度大厂Infosys 10年前捐10亿，如今股份“毫无价值”。
Claude Opus 4.1 上线，SWE-bench 验证率 74.5%，重构可靠性与安全性全面升级
Anthropic推出Claude Opus 4.1，是Opus 4重要升级版。SWE - bench验证率从72.5%提至74.5%，多文件代码重构可靠性及长链交互推理能力增强，无害响应率提升，合作率下降，定价不变。
中国科学PMA|西工大张伟伟、索玮、宋家豪、曹文博：PINNs的局限性讨论与微分方程智能求解展望
物理信息神经网络（PINNs）是求解偏微分方程的热点方法，有统一处理正、反问题等优点，但也存在求解精度低、普适性差等局限。文章剖析其失效根源，展望了改进方向，为构建微分方程智能求解框架提供参考。
北大-灵初重磅发布具身VLA全面综述！一文看清VLA技术路线与未来趋势
GPT-4o等多模态基础模型发展，让研究者探索将智能延伸到物理空间，VLA模型受关注。北大 - 灵初联合实验室从动作词元化视角提出新框架，分析主流action token，还介绍了VLA发展趋势及面临挑战。
Gemini 2.5 Pro 是怎么炼成的？-- gemini 2.5 技术报告阅读笔记与思考
文章是 Gemini 2.5 技术报告阅读笔记。介绍其成功点有多模态、LongContext、思考能力；还阐述模型结构、训练和数据情况，以及代码、事实性、长上下文等特定能力的提升，最后提到基于其构建的智能体。
“老程序员”为啥不迷信 AI 带来的效率提升？聊聊 AI 编码的局限与现实
开发经验丰富的人对AI编码提升效率更保守，因现有开发模式下，AI编程效率提升有限。特定场景AI给力，但项目复杂时提升迅速下降，还分析了原因，最后提到微服务架构或在AI编程时代重新火起来。
IEEE TPAMI 2025 | 北京大学提出LSTKC++，长短期知识解耦与巩固驱动的终身行人重识别
北京大学周嘉欢团队在IEEE TPAMI发布LSTKC++研究成果。该框架引入长短期知识解耦等机制，保障模型学习新知识和记忆历史知识。代码已开源，研究在性能和效率上优势明显，有广泛应用价值和拓展空间。