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谷歌认领最强AI版Photoshop！现在人人可用，效果确实强悍
谷歌认领神秘图像编辑模型nano - banana，即Gemini 2.5 Flash Image。它可免费在Gemini和Google AI Studio使用，API收费。该模型图像编辑能力出色，能合并图片、实现2D到3D转换等，此前爆火却无官方文档。
OpenAI没开源的gpt-oss基础模型，他去掉强化学习逆转出来了
OpenAI未发布gpt-oss基础模型，Cornell Tech博士生Jack Morris自行逆转gpt-oss模型强化学习，发布gpt-oss-20b-base。该模型可生成任意文本，但不再对齐，还测试了其记忆能力，介绍了诞生原理与技术细节。
《TAML》好文推荐 | 来自清华大学张宇飞团队最新研究成果 基于文本生成翼型：FoilCLIP,一种语言驱动的气动设计新框架
传统翼型设计依赖CFD和风洞试验，成本高。清华大学张宇飞团队提出端到端双向映射框架FoilCLIP，通过对比学习建立文本与翼型几何双向映射，还提出数据增强策略，验证了其在语言驱动设计中的应用潜力。
表格建模也能Scaling？树模型的时代要改变了
文章指出 AI 算力增长与结构化数据建模以树模型为主形成反差。浙大 X 蚂蚁 AIforData 团队探索结构化数据预训练，在表格数据和行为序列预训练上有成果，验证了 Scaling Law，预示结构化数据建模范式将改变。
桌面端已经过时了，这个 AI 直接在手机开了 Agent 商店
文章介绍 Macaron 应用，它有马卡龙形象的 AI 陪伴聊天功能，能记住用户习惯喜好。还可让 AI 生成手机 APP，有分享生态。其灵感库似应用商店，有经济系统，应用创建简单，完成度高，实现 AI 从工具到伙伴的进化。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
OpenAI 开发者的 Skill 经验：如何使用评估系统来优化 Skill
文章聚焦 OpenAI 开发者优化 Skill 的方法，指出迭代 AI 技能效果难测，可借助评估系统。介绍了用 Codex 评估的流程，包括明确标准、创建技能、手动触发找漏洞等，还提及不同阶段的评估重点和工具。
把大厂 10 年的职场经验，做成了一个「Coze Skill」—— 扣子 2.0 深度实测
作者实测扣子 2.0，介绍其「技能商店」功能，可将专家方法论封装成技能供调用。通过简历诊断、画架构图、生成 GEO 稿件三个场景展示提效作用，还提及「长期计划」功能，称扣子定位职场 AI，降低使用门槛。
腾讯LLM团队：对下一个 Token 预测的深入剖析，多样性 or 精准度？
最新研究证实RL能增强LLM推理，但成效受限预训练token分布。腾讯LLM部把交叉熵重写成单步策略梯度，用超参压熵，为RL打造‘低熵高信号’起点，经实验验证低熵模型优势明显。
朱啸虎投的第一个AI硬件公司，又完成一轮融资
AI眼镜创业公司Gyges Labs完成Pre A+轮融资，此前由朱啸虎的金沙江创投领投。其CEO邓旭东提出“Glass First”理念，以自研技术DigiWindow实现极致外观，还以“功能减法”换“体验加法”，未来将布局可穿戴设备。