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DiffMoE：动态Token选择助力扩散模型性能飞跃，快手&清华团队打造视觉生成新标杆！
清华大学和快手可灵团队推出DiffMoE，通过创新的动态token选择机制和全局token池设计，拓展了扩散模型的效率与性能边界。实验表明，DiffMoE在多方面超越现有模型，未来集成先进技术或有新增益。
Claude Code 开发者谈如何用 Claude Code 开发 Claude Code
Anthropic的Claude Code创建者Boris Cherny在访谈分享智能体编程未来看法，介绍用Claude Code开发它自身的方法，还谈及Claude Code发展、使用技巧及对编程工作未来变化的预测。
相机参数秒变图片！新模型打通理解生成壁垒，支持任意视角图像创作
S-Lab等机构研究员提出Puffin统一多模态模型，它能整合理解相机参数与按参数生成对应视角图片的能力。通过“用相机思考”和400万组数据训练，解决此前模型问题，还构建相关数据集和评测基准，性能出色。
Claude 4发布！AI编程新基准、连续编码7小时，混合模型、上下文能力大突破
今天凌晨Anthropic开发者大会发布Claude 4，含Claude Opus 4和Claude Sonnet 4。前者是顶尖编码模型，后者是Sonnet 3.7重大升级。还发布系列产品，定价不变，已上线Amazon Bedrock。
全网疯传！Claude最新模型意外曝光：全面碾压Opus 4.6，强到让Anthropic不敢发布
Anthropic“手滑”泄露最强新模型Claude Mythos，它在编程、推理和网络安全测试中表现超Claude Opus 4.6。因模型“黑客能力”强，Anthropic发布谨慎。此外，该公司还意外泄露3000多未发布文件。
对话清华商宇丨从生成视频到支撑行动，世界模型需要新的评测标准
文章围绕清华团队提出的 WorldArena 评测框架展开。它针对具身世界模型，对过去沿用视频生成的评测逻辑重新审视，从视觉质量和功能性任务两维度评估，推动世界模型从‘生成世界’迈向‘使用世界’。
缺数据也能拿SOTA？清华&上海AI Lab破解机器人RL两大瓶颈
现有机器人视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型训练范式存在数据采集成本高、泛化能力不足等问题。清华和上海AI Lab团队提出SimpleVLA-RL，解决了VLA模型训练的核心瓶颈，在多基准测试中实现SoTA性能。
Manus：3大核心策略，破解AI Agent上下文膨胀难题
当AI Agent调用工具结果大量涌入上下文窗口，LLM性能会下滑。Manus联合创始人拆解其上下文工程逻辑，给出‘减少、卸载、隔离’三大策略及模型选择等方法，还提炼出6条实践启示。
震撼！0人类，16个Claude全自主开发，2万美元十万行代码成功运行Linux
Anthropic研究员用Claude Opus 4.6智能体团队自主编写超十万行代码的C语言编译器，能运行《毁灭战士》、编译Linux内核。团队用拉夫循环等机制让Claude自主开发，虽有局限但全自动软件开发时代已提前降临。
Karpathy盛赞DeepSeek-OCR“淘汰”tokenizer！实测如何用Claude Code 让新模型跑在N卡上
DeepSeek发布新模型DeepSeek - OCR，在实用场景达SOTA且token消耗最少。Karpathy赞其或淘汰tokenizer，Pleiasfr联合创始人称是里程碑。开发者Simon用Claude Code让模型在NVIDIA Spark上跑通。