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田渊栋：连续思维链效率更高，可同时编码多个路径，“叠加态”式并行搜索

AI大牛田渊栋团队利用连续空间“叠加态”让大模型并行推理，提升图可达性等任务表现，为连续思维链提供理论支持。还设计注意力选择器等机制，实验显示连续思维链模型准确率更高。此外，田渊栋还是科幻小说家。

Midjourney推出视频生成模型V1，主打高性价比、易上手。采用“图像转视频”工作方式，有两种动画和运动幅度设置。入门价每月10美元，任务成本低，未来一月或调价格，目标是实现实时交互开放世界模拟系统。

本文聚焦 Codex 学习，指出知名 AI 视频博主更新慢，而 B 站有全面的「Codex 跟练」专题，含快速安装、基础入门、进阶技巧、场景应用四个专区，不同阶段用户都能找到合适内容，视频跟练更高效。

大模型正以Agent形态进入真实EDA工具链。浙大卓成团队构建OpenClaw + FluxEDA联合架构，打通关键链路，解决模型操作真实EDA工具的难题，在多任务中完成连续分析与优化闭环，推动EDA工作流范式转变。

文章介绍YOLOv26引入AAttn区域注意力机制，解决传统机制在复杂场景下的不足。它通过划分特征图区域学习权重，提升检测精度，且实现简单。经实验验证，精度提升显著，还给出实现细节与优化建议。

Meta与哈佛联合推出工业级软件工程师CCA，它是一套让AI在工业级代码库协作的方法论，解决长上下文推理等难题。其三维解耦设计、精细记忆机制、自我进化能力获数据验证，还适合引入强化学习。

蚂蚁集团与上海交大合作的 GALLa 研究被 ACL 2025 主会录用。它利用图神经网络将代码图结构信息注入大模型，在 7 个模型和 5 个任务上提升性能，推理与普通 LLM 一致，不增成本。

近年来，扩散大语言模型（dLLM）成为文本生成新势力，生成效率高。但现有解码策略忽视中间迭代信息，研究团队观察到「先对后错」现象，提出 TCV 和 TCR 方法，显著提升模型在推理任务表现。

约翰·霍普金斯大学等团队开发Hierarchical Surgical Robot Transformer（SRT - H），结合两个transformer模型，通过模仿学习训练，用达芬奇机器人完成胆囊切除关键步骤。虽在体外组织测试表现好，但应对人体手术仍有挑战。

近日，Agentic AI工程师Dan McAteer实验发现，OpenAI Codex的Goal Mode完成机械可解释性研究任务，效率比博士高40倍。Codex /goal模式能自主循环，契合科研流程。此外，递归自我改进证据涌现，AGI或早已实现。