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ETT：打破原生多模态学习视觉瓶颈，重塑视觉tokenizer优化范式
本文由多机构联合完成，针对传统视觉 tokenization 方法优化与下游任务训练割裂问题，提出 ETT 调优方法。它实现联合优化，在多模态理解、生成、重构任务表现出色，虽有局限但带来新突破。
6800万美元，清华、北大、上海交大多位校友获奖，亚马逊AI博士奖学金公布
亚马逊AI博士奖学金公布，资助九所大学超100名博士生研究机器学习等领域。2025 - 2027年提供6800万美元，多所高校已公布入选名单，其中不乏清华、北大、上海交大多位校友。
多 AI 协同 + SDD 编程实践：一个 AI 全流程交付实录
2025 年以来 AI Coding 技术发展迅速，但在复杂业务场景中存在诸多问题。文章基于 SDD 范式，构建由 Claude Code、CodeX 与 Gemini 协同驱动的工作流，介绍 SDD 理念、技术选型，详述多模型协作机制、工作流程与保障机制，分享实践步骤。
ASO是什么意思？ASO目标与工作内容，ASO常见误区（基础篇）
ASO（应用商店优化）的精髓在于通过对产品特性的分析与用户群体标签的判断，挑选相关度高的关键词，提升App的覆盖、曝光、转化，从而获取更多用户。它不仅包括关键词搜索排名优化，还涉及榜单排名、转化率、推荐位等优化，提升App在应用商店的自然下载量。
沉默的进化：LatentMAS 如何通过“潜意识通信”重塑多智能体协作？
这是对多智能体协作领域突破性研究的深度解读。论文提出LatentMAS框架，让智能体直接交换“思维向量”，实现“机器心灵感应”，在性能、速度和Token消耗上全方位碾压传统文本交互模式。
大规模工程支撑场景下的多智能体系统设计：Grab 实践案例
Grab分析数据仓库（ADW）团队推出多智能体AI系统，处理数据仓库故障排查等工程请求，减少重复性运维。团队搭建多智能体架构，整合工具生态，考虑安全治理，解决上下文管理挑战，提升工作效率。
MySQL复制延迟终结者：AliSQL 高效AI诊断和四大内核级优化
MySQL主从复制延迟损害实例可用性和时效性。AliSQL引入AI诊断定位原因，针对大表DDL、大事务、批量数据处理和小事务高并发四类场景，进行内核级优化，消除复制延迟。
何恺明首个语言模型：105M参数，不走GPT自回归老路
何恺明团队推出全新连续扩散语言模型ELF，不走GPT自回归老路。它将生成过程留在连续embedding空间，最后离散化变回token。ELF用较少参数、训练token和采样步数，跑赢主流扩散语言模型。
3 个 Multi-Agent 系统，把 GPTBots 的多智能体协作玩明白了！
文章介绍如何在GPTBots平台玩转多智能体系统，阐述多智能体协作优势、架构及三种协作模式，通过旅游规划、辩论对抗、商业决策三个案例展示协作模式应用，还给出总结与进阶建议。
谷歌AI Agent刚开源！多任务智能体+MCP+谷歌搜索，狂揽9000颗星
今天凌晨，谷歌在官网开源AI Agent框架Gemini CLI，将Gemini大模型融入终端。它能调用视频和图像模型，集成MCP、谷歌搜索等功能，还集成超强编码助手，刚开源就在Github超9000颗星。