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藏师傅教你做即将爆火的AI玄学祈福壁纸，不止提示词还有创作思路

作者歸藏分享AI许愿祈福壁纸教程，给出提示词模板，分析其结构，介绍从画面结构、人物描述、排版内容三部分改动来产生创意，还提及更改内容模态及向其他文化方向发散创意。

埃默里大学团队推出首个视觉解释基准Saliency - Bench，构建8个任务的数据集，提供标准化评估流程与开源工具包，解决评估缺乏标准等问题，推动可解释AI向可靠、透明发展。

MoonCast是革新性对话式语音合成模型，已开源。它借助LLM让剧本有干货与人味，采用全面规模化策略使音频合成更自然，性能在双语长对话播客上提升显著，接近真人播音效果。

香港多所高校研究团队提出 MoGraphGPT 系统，结合上下文感知模块化大模型与图形化控制，能让用户零代码搭建 2D 交互场景。该成果被 IEEE TVCG 录用，还对比实验验证其优势。

中国人民大学团队提出全新LLM记忆管理框架MemSifter，打破长时记忆管理‘精度不够’和‘成本太高’的困局。它将记忆检索‘外包’给轻量级代理模型，采用任务结果导向的RL训练范式，在8个基准测试中超越现有SOTA方案。

当前大语言模型在长周期任务中，长时持久记忆管理陷入“精度不够”和“成本太高”的两难困境。中国人民大学团队提出MemSifter框架，将记忆检索工作外包给轻量级代理模型，在8个权威测试中超越现有方案，且已开源。

Google Cloud 发布面向 AI 创业者的趋势报告，邀请众多创业者和投资人谈 AI 趋势等内容。给出创业者建议，如动作要快、深耕细分领域等，还探讨平台级应用机会、AI 应用壁垒、增长方法、出海素质及投资人看好的赛道。

来自清华、阿里等的团队推出S² - Guidance方法，通过随机丢弃网络模块动态构建子网络实现自我修正。它避免了其他方法繁琐调参，在文生图和文生视频任务中显著提升生成质量与连贯性，且计算高效。

香港城市大学朱宗龙、曾晓成团队首创AI驱动的自动化闭环研发平台，从分子筛选到制备、反馈调整全程自动化。刷出27.18%稳态认证效率，可重复性提升5倍，是AI for Science +机器人制造在光伏领域的重大突破。

清华大学智能驾驶课题组 iDLab 与加州大学伯克利分校人工智能研究院 BAIR联合发表研究，提出 MVP 策略。它引入瞬时速度约束解决均值流学习问题，设计复合生成与选择机制，在多任务测试中表现出色。