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挑战ReAct！MetaGPT团队提出ReCode智能体新范式
DeepWisdom研究员指出当前主流智能体框架受固定决策粒度束缚，提出ReCode新范式。它统一规划与执行，能在不同粒度间自由切换，实验显示其性能、成本和训练效率均有提升，引发广泛关注。
AAAI｜东方理工陈云天等：教会视频扩散模型“理解科学现象”，从初始帧生成整个物理演化
东方理工陈云天等团队在论文中提出让视频扩散模型学习“潜在科学知识”的框架，方法分三步，在流体和台风数据实验中表现超主流方法，展示生成式AI在科学建模的探索。
AI武装的黑产背后，这群人正在打一场看不见的战争。
文章揭示AI在黑产中的应用，如换脸、薅羊毛、钓鱼等，还介绍网商银行安全团队以攻为守的防御策略，像用AI生成验证码、检测行为特征，目标是抬高黑产作恶成本。
重构一个类，JVM竟省下2.9G内存？
文章复盘优化JVM内存的过程，仅重构一个类，堆内存从3205MB降至211MB。原设计用通用容器在海量数据下成“内存吞噬者”，新方案用FastUtil的Long2ObjectOpenHashMap和int[]，还详解了其原理和优势。
用更一致的轨迹、更少的解码步数「驯服」掩码扩散语言模型，扩散语言模型的推理性能和效率大幅提升
扩散大语言模型发展迅猛，或成下一代大语言模型基础范式有力竞争者。复旦大学等团队发布论文，提出高效解码策略与强化学习训练组合，解决MDLM解码和训练问题，提升推理性能与效率。
最火VLA，看这一篇综述就够了
ICLR 2026爆火领域VLA全面综述来了！作者Moritz Reuss是2025年Apple AI/ML学者奖得主。文中明确VLA概念，介绍八大趋势，指出评测失真问题，还提及未来需重视数据质量与上下文学习。
深度长文解读 “世界模型” ：在虚构与真实交接之处凝视未来
本文深入解读“世界模型”，虽无明确定义，但从目的出发分为表征和生成两类。前者含生物大脑、视觉和语言中心预测；后者有基于规则模拟和数据驱动生成。还探讨LLM是否为世界模型，指出各类模型相辅相成。
Wan2.2-Animate又火了，5分钟让抠脚大汉秒变高冷女神。
阿里开源模型Wan2.2 Animate又火了，用照片和视频就能生成换脸视频，表情动作复刻佳。它上限高，还能变声，可用于舞蹈视频、影视二创等，但手指易崩坏。模型开源，有积极意义也有风险。
世界模型==VQA？机器人不用想象画面，预测语义就够了
华盛顿大学、索尼AI研究者在新论文中质疑机器人世界模型是否需想象精确未来画面。指出多数模型还原画面不适合决策，提出语义世界模型SWM，能预测未来语义信息，实验效果良好。
蚂蚁dInfer框架，让扩散大语言模型推理速度再飙10倍，相同模型性能下超越自回归模型
蚂蚁开源dInfer框架，联合名校发论文阐述实现细节。它解决扩散模型推理难题，提出创新算法和系统优化策略，实验显示其推理速度远超Fast - dLLM和自回归模型标杆vLLM，代码已开源。