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视觉生成的另一条路：Infinity 自回归架构的原理与实践
本文整理自字节跳动韩剑在AICon 2025北京站的分享，以Infinity为例介绍自回归视觉生成原理，对比其与扩散模型，展示Infinity升级方案成果，它在高分辨率文本到图像任务能与扩散模型竞争。
AI玩拼图游戏暴涨视觉理解力，告别文本中心训练，无需标注的多模态大模型后训练范式
在多模态大模型后训练浪潮中，现有方法多以文本为中心。MMLab@南洋理工大学提出Visual Jigsaw，将拼图任务用于后训练，让模型不依赖标注强化视觉感知与理解，在图片、视频和3D模态验证有效。
我用MiniMax Agent开发了个带后端的全栈网站，全程0代码
2025年Agent成AI领域焦点，大厂纷纷布局。作者测试MiniMax Agent，发现其有四大特点：深度研究和上下文管理强，多模态输出出色，编程能力超预期，能执行定时任务，还能开发带后端的全栈网站。
Google研究发现：Multi-Agent的核心竟然是Prompt设计！
Google和剑桥大学研究多智能体系统，发现提示设计影响大，有效拓扑结构占比小。提出Mass框架分三阶段优化，实验用Gemini 1.5 Pro和Flash模型，对比多种方法，在多任务上性能显著提升。
Qwen3新成员：Embedding系列模型登场！
今天正式发布Qwen3-Embedding系列模型，专为文本表征等任务设计，继承Qwen3多语言理解优势。在多项基准测试表现卓越，已在多平台开源，有卓越泛化性、灵活架构与多语言支持等特点。
GLM-5.2真正的跨越：CritPt密闭物理数据集测试得分20.9%，打平Opus-4.8
GLM - 5.2在CritPt密闭物理数据集测试中表现亮眼，与Claude Opus 4.8得分并列，远超其他开源模型，还击败多款闭源模型，实现4.5倍代际飞跃，标志开源模型科学推理能力进步。
让Agent真正“行动”起来，Agent Skill开发者大赛火热报名中！
人工智能下半场关键词是‘行动’，Agent Skill成关键桥梁。Agent Skill开发者大赛今日启动，由AIGC开放社区与算泥社区联合主办，聚焦真实任务执行，设双赛道，官方提供支持，有丰厚奖励，报名通道已开启。
全球首个多模态矢量动画生成框架，轻松拿捏跨平台轻量动画
复旦大学等团队推出OmniLottie框架，利用创新分词技术将视频、图文指令变成高质量矢量动画。团队还打造数据集MMLottie - 2M，构建测试基准MMLottie - Bench。实验显示，OmniLottie在多任务测试中优势明显。
Anthropic宣布练出神话级模型：Claude Mythos，代码和黑客能力吊打opus4.6，不向公众开放！
Anthropic宣布Project Glasswing计划，因训练出超强模型Claude Mythos Preview。该模型代码和推理能力超opus 4.6，扫描主流软件发现数千零日漏洞。此模型不向公众开放，计划先在Claude Opus验证安全机制。
让大模型基于「图像事实」说话：用事实文本+自适应编辑，让语言偏见无处遁形丨ICLR'26
多模态大模型看图常“脑补”，存在对象幻觉问题。北航团队提出AFTER框架，含FAS和QAO模块，能在主流LVLM和基准上显著降低幻觉，且推理开销低，为多模态助手落地提供实用路径。