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感觉这次扣子 2.0 触碰了模型和工程的天花板
2026 年，真正好用的 AI Agent 应能拆解目标、推进过程和交付验收。扣子 2.0 正式发布，从“给指令的工具”变为“能干活的工作伙伴”，有技能和长期计划两大核心升级，还具备扣子编程功能，拓宽了 AI 能力边界。
那个写出20万+阅读的写作Skill，我用扣子免费公开了
作者分享将写作工作流变成扣子技能的经验。扣子的Coze Skill功能让非编程人员也能沉淀专业经验为AI能力，创建简单。对比通用AI，技能产出更具风格。职场人可将方法论做成技能共享，普通人也能搭建。
数据合成篇｜多轮ToolUse数据合成打造更可靠的AI导购助手
文章以租赁导购助理“小不懂”为例，介绍Tool Use训练数据合成方案。先分析训练数据的目标与难点，提出动态多智能体对话生成框架，阐述多轮数据、复杂问题合成及过滤方案，展示数据和模型效果，还提及未来工作方向。
社区供稿丨Jina-VLM：可在笔记本上跑的多语言视觉小模型
Jina AI发布2.4B参数量的视觉语言模型Jina - VLM，在多语言视觉问答任务达SOTA。它引入注意力池化，连接视觉与语言基座，处理问答等任务，对硬件要求低，多项测试表现优，还介绍架构、训练策略和上手方式。
LeCun在Meta的最后一篇论文
LeCun于11月11日提交最新论文《LeJEPA：无需启发式的可证明且可扩展的自监督学习》，当天其离职Meta消息曝光。论文提出LeJEPA自监督学习方法，解决表示崩溃问题，还回顾了JEPA架构发展，虽毁誉参半，但LeCun将继续推进世界模型工作。
为什么说多模态是推荐系统破局的关键？来自饿了么一线的实战复盘
文章围绕多模态推荐展开，从传统推荐算法演进到多模态表征技术，结合饿了么场景实践，还探索生成式推荐。介绍多模态推荐挑战与代表性工作，梳理表征技术发展，详述饿了么系统设计与训练，分析生成式推荐方案及业界路线。
听了Andrej Karpathy最新2小时访谈，我对Agent彻底祛魅了
Andrej Karpathy在播客中表示，Agent发展还需十年，离像实习生工作还差很远，要解决诸多能力问题；他认为强化学习糟糕但其他方法更糟，还提出AI应削减背书式记忆、未来强大AI或仅十亿参数等观点。
Nano-Banana 核心团队分享：文字渲染能力才是图像模型的关键指标
谷歌新发布的图像生成与编辑模型Gemini 2.5 Flash Image（Nano - Banana）热度超Grok视频生成。文章通过团队访谈，介绍其图像创作新方式、文字渲染代理指标、交错生成能力等，还对比了与Imagen差异，展望AI终极形态。
Andrej Karpathy 盛赞！斯坦福团队新作，让Llama-1B 实现毫秒级推理
斯坦福Hazy Research团队将开源模型Llama - 3.2 - 1B前向推理整合为“Megakernel”，把推理延迟大幅降低，显存带宽利用率显著提升。团队指出当前主流LLM推理系统在小batch、极低延迟场景下低效，提出Megakernel以重构执行方式。
特征工程、模型结构、AIGC——大模型在推荐系统中的3大落地方向｜文末赠书
文章指出大模型在三个层次改变推荐系统，一是改变“知识学习”方式，带来知识输入革命；二是改变“智能体”结构，探索推荐模型新范式；三是创造“新世界”，实现个性化内容生成。还介绍了相应落地应用及对从业者的建议。