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Google 新论文离谱到家了，0延迟0成本通用，提升大模型准确率最简单的方法。

Google新论文提出简单提升大模型准确率的方法，即重复提示词，把完全一致的输入连续发2次。主流模型适用，经70项benchmark测试，0场景效果倒退，47个场景准确率提升，且几乎不增延迟、成本。

在AI驱动的桌面自动化领域，传统工具部署复杂且性能受限。最近GitHub开源的Windows - MCP工具，能让AI助手与Windows UI原生交互，可进行点击、输入等操作，支持Windows 7 - 11，无需传统计算机视觉技术。

微软研究院提出全新推理范式AsyncThink，让LLM从单打独斗进化成带团队的项目经理。它把并发控制转为纯文本协议，经两阶段训练，实验中全方位碾压传统方法，还具跨领域泛化能力。

卡内基梅隆大学提出LegoGPT，是首个依文本提示生成物理稳定乐高积木模型的方法。构建了StableText2Lego数据集，训练自回归大模型生成设计，还开发纹理生成法，设计能手动或机器人组装。

Google Omni首发全模态AI视频编辑功能，是继Banana后AI圈重大技术进步。它能改变视频内容、重绘风格、多轮修改，支持全模态输入，精通物理概念，让AI视频更逼真。

北大联合小红书提出的 Uni - Instruct 框架被 NeurIPS 2025 接收，它统一超 10 种单步扩散模型蒸馏方法，在多项任务达最佳性能，还能用于文本到 3D 生成。

北大团队在ACMMM 2025发布InteractMove，首次提出含可移动物体3D场景中基于文本的人 - 物交互生成任务，构建数据集与创新框架，在多指标领先，代码与模型已开源。

DeepSeek V3.1被曝恶意漏洞，生成文本时会突然插入“极”字。该漏洞在第三方API平台和官方Playground均有出现，可能因数据集“污染”或模型“偷懒”，严重影响高精度场景。

最近「上下文工程」很火，Andrej Karpathy 为其打 Call。它和「提示词工程」不同，是构建自动化系统给模型提供输入。文章介绍了其核心要素、实践方法论，还给出了参考的博客和视频。

法国研究人员开发新检测技术，能识别云端模型隐秘变动。对数概率追踪用于灰盒环境，成本仅传统千分之一；黑盒边界输入追踪用于黑盒环境，成本为先进方案1/30。这些工具让API供应商“调包”行为现形。