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《多模态大语言模型技术发展报告》正式发布 | 中科算网算泥社区
2月5日，中科算网算泥社区发布《多模态大语言模型技术发展报告》。报告回顾多模态大模型发展历程，剖析核心技术创新，展示应用实践，分析挑战与机遇，为各界提供参考，推动多模态AI技术发展。
Zed 为什么不用自己造 Agent？OpenAI 架构师给出答案：Codex 重划 IDE × Coding Agent 的分工边界
Coding agents 是应用型 AI 活跃领域，但团队常重复构建脆弱基础设施。OpenAI 的 Codex 提出“模型和 Harness 共同构建”，架构师介绍构建挑战与使用模式，还阐述了将模型适配到 Harness 的问题及未来发展方向。
卢宗青团队新作：人类先验打底，统一动作对齐，通用机器人模型正在落地
机器人行业核心问题是让机器在真实世界稳定行动。卢宗青团队论文《Being - H0.5: Scaling Human - Centric Robot Learning for Cross - Embodiment Generalization》给出通用操控路线，系统性解决多形态平台部署问题。
Nature发表、Science点赞！清华揭秘AI让科学家走捷径却让科学走窄路
清华大学基于超4100万篇论文研究发现，AI虽提升科学家个人产出与职业进程，却使科学探索领域变窄固化。研究发表于Nature，被Science深度报道，揭示了AI在科学发展中的利弊。
梁文锋署名新论文，DeepSeek V4架构首曝？直击Transformer致命缺陷
新智元报道，梁文锋署名的DeepSeek新论文提出全新Engram模块，解决Transformer记忆难题。论文联手北大提出与MoE互补的“条件记忆”稀疏轴，通过Engram模块实现近似O(1)的确定性知识查找，或成稀疏LLM主流路线，下一代V4可能集成该方法。
芯片初创公司的斩杀线
IC设计语境里，初创公司有生死线和温饱线“斩杀线”，过不了红线可能出局。融资阶段投资机构设对赌协议，形成创始人个人“生死线”，创业团队需布好三道防火墙避免陷阱。
深度拆解：如何在 LangChain DeepAgents 中复现 Claude 的 Skills 机制 ？
本文探讨在LangChain的DeepAgents框架复现Claude的Skills机制。先回顾Skills，它是Anthropic提出的Agent能力注入方式，有渐进式加载特点。接着介绍让通用框架支持Skills的环节，最后测试验证其效果和收益。
综述解读：Memory in the Age of AI Agents
文章围绕《Memory in the Age of AI Agents》展开，指出传统方案难解决Agent长期智能问题，Agent Memory是关键。介绍其形式、功能、动态机制，分析挑战并预测未来方向，为设计记忆系统提供指南。
性能不减，吞吐量提升6.4倍！英伟达用混合算子和架构定义小模型新标准
NVIDIA研究团队通过Nemotron - Flash系列模型，打破对‘深而瘦’架构迷信，修正缩放定律，用进化算法搜索混合算子、改进训练策略。该模型在性能、延迟和吞吐量上表现出色，远超同类产品。
Transformers来到了v5时代：从工具包到真理之源，AI时代的操作系统内核的极简进化论
Transformers v5发布，通过极简定义和极致互通成AI生态核心。它做减法重构代码、拓展训练流程、成推理引擎弹药库、提升量化为核心功能，连接训练、推理与部署，是AI生态通用语言。