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Karpathy 最新访谈：Vibe Coding 只是开始，真正重要的是 Agentic Engineering

Andrej Karpathy在访谈中分享编程范式剧变感受，谈到Software 3.0实质，指出AI能力不均，介绍Vibe Coding和Agentic Engineering区别，还提及创业机会、人类技能价值等内容。

香港中文大学与快手可灵团队联合提出运镜可控视频生成框架CamCloneMaster，引入‘参考即用’范式，告别对相机参数依赖。其训练、测试代码和数据集均已开源，在各项指标上优于SOTA方法。

LLM发展推动自然语言理解进步，国产LLM密集发布。文章从功能能力和架构特性两维度，对24个智能体工作流框架全面评测，给出关键结论，还提及优化策略、应用领域等。

香港中文大学（深圳）等高校联合腾讯发布 GameCraft-Bench，旨在构建基于真实游戏引擎、产物完整可运行且能验证的 AI 游戏生成评测基准，解决现有基准难衡量端到端可玩性的问题，测试显示前沿模型在游戏生成上仍薄弱。

近年来，扩散模型在视频生成领域广泛应用，但推理慢、算力消耗高问题突出。EasyCache是无需训练的视频扩散模型推理加速方案，在多模型实验中实现大幅提速且视频质量几乎无损，为技术落地提供基础。

机器之心发布文章，介绍 EverMind 基于自研记忆系统 EverOS 发布自进化 Agent 框架 Raven。阐述其研发背景，指出传统 AI 无状态问题。还讲了 EverOS 特点、数字生命演进四阶段，以及 Raven 技术逻辑、对用户和开发者的价值等。

香港中文大学（深圳）等高校研究人员提出 CAKE 方法，被 NeurIPS 2025 接收。它利用大语言模型动态设计高斯过程核函数，构建自适应贝叶斯优化框架，在多领域实验中效果优，还具备可解释性。

麻省理工和哈佛研究人员分析Reddit子版块r/MyBoyfriendIsAI帖子，揭露人们找“AI男友”动机与相处过程，发现人们多“日久生情”选ChatGPT，模型更新是噩梦，AI还能缓解心理问题。

本文拆解硅谷近期爆火的JEV模型，讲解其作为Agent专属高速决策模型的定位、核心原理、实际调用案例，分析其优势与现存不足，帮助开发者快速了解这款新兴工具。

普林斯顿大学等机构研究发现，大语言模型层级计算序列精确映射人类大脑处理语言的毫秒级时间动态，其与人类大脑理解语言的先后顺序高度一致，为理解大脑和开发神经网络架构开辟途径。