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为什么AI总是"记错"你？我们造了一个"合成人生"来测试
现有AI记忆评测只记'事'不记'人'，存在数据源窄、不重理解、注入成本高的问题。QuantaAlpha联合高校团队提出CloneMem基准测试，用'数字痕迹'评估AI Clone长期记忆能力，实验有反直觉结论并给出设计启示。
氛围感编程，说干就干用AI手搓一个微信带货小程序
非技术岗位的市场人尝试搭建AI荐香微信小程序。从想法萌芽到开发上线，介绍了用微信小店功能、AI编程工具实现的过程，还分享大模型接入、连接小店等技术难点及UI优化、上架要点，展示了AI编程潜力。
3D VLA新范式！CVPR冠军方案BridgeVLA，真机性能提升32%
中科院自动化所提出BridgeVLA模型，将3D输入投影为2D图像并利用2D热图进行动作预测。它训练分两阶段，在多仿真基准和真机实验表现卓越，仅3条轨迹基础任务成功率达96.8%，真机性能提升32%。
MSRA清北推出强化预训练！取代传统自监督，14B模型媲美32B
微软亚洲研究院联合清北提出全新预训练范式RPT，将强化学习融入预训练，把预训练语料库重构为推理问题集。实验显示RPT-14B表现出色，在多方面媲美甚至超越32B模型，未来RL或在LLM预训练掀起风暴。
扩散语言模型写代码！速度比自回归快10倍
Inception Labs推出基于扩散技术的大语言模型Mercury，它突破自回归模型限制，生成速度快，还解决了难以回头调整的问题。实测显示其代码生成速度比传统工具最多快10倍，且有强大纠错能力，但面临与当前CI能力不匹配问题。
刚刚！Kimi Linear横空出世，全新注意力架构：1M长文本解码速度飙升6.3倍，KV缓存砍掉75%
月之暗面推出全新注意力架构Kimi Linear，有望成下一代Agent LLM基石技术。它解决了LLMs处理长序列任务的瓶颈，性能超传统机制，还开源了核心代码。Kimi Linear的KDA模块提升了表达和硬件效率，实验表现佳。
提示词注入攻击的检测和数据集介绍
提示词注入攻击是攻击者操纵AI系统的技术，OWASP将其列为2025年大模型应用风险首位。Meta发布测试数据集，还有多个工具和数据集可用于评估。防护可用AI防火墙，Meta开源小模型。还提到安全性与实用性权衡。
Self-Forcing++：让自回归视频生成模型突破 4 分钟时长极限
加州大学洛杉矶分校与字节Seed等团队联合完成Self-Forcing++，让自回归视频生成模型突破4分钟时长极限。它解决传统模型架构缺陷，经三步技术实现稳定超长视频生成，实验超基线，但仍有长时记忆缺失等问题。
如何让AI帮你做前端自动化测试？我们这样落地了
本文介绍阿里基于AI的UI自动化测试框架在专有云质量保障的实践。框架用开源browser - use等工具，采用自然语言驱动用例、动态元素定位等机制，还应对了大模型幻觉等挑战，也提及构建企业级数据分析Agent方案。
AI Agent 的工程化被低估了
文章指出 AI 发展中工程化作用被低估，将其分为产品工程和技术工程拆解构建 AI Agent 体系。产品工程涵盖需求建模、UI/UX 设计等模块；技术工程涉及架构模块化、流量控制等方面，还提及 Spring AI Alibaba 等工具。