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从Debugger到Developer : 低代码时代新基准NoCode-bench，SWE-Bench作者力荐
浙江大学牵头联合多机构推出全新评估基准NoCode - bench，直面自然语言驱动功能添加任务，发现当前最佳LLM成功率仅两成。它构建严谨，任务挑战大，指明AI软件开发改进方向，且已开源。
别等GPT-5了！普林斯顿万字综述揭秘：我们要做自进化Agents！
普林斯顿大学联合多顶尖机构发表“自进化智能体”综述，描绘AI从静态工具演变成自我学习迭代智能体的过程，拆解其进化核心维度，介绍触发进化机制的时机、修炼方式及应用方向。
刷新3D生成上限！一键生成精细到毛发的3D资产
在高质量3D生成需求增长背景下，现有3D生成框架在兼顾效率和质量上有瓶颈。南洋理工大学等提出Ultra3D框架，采用coarse - to - fine两阶段流程，用Part Attention机制提升效率，支持高分辨率输出。
他一人撑起谷歌90%的AI宣传，劈柴真是挖到鬼才了
Logan Kilpatrick被谷歌从OpenAI挖来，虽非高管、研究员，却成谷歌AI“宣传达人”，一人包揽约90%营销工作。他推动AI Studio发展，助力谷歌整合团队，获晋升负责更多产品，还受开发者好评。
西湖 & 浙大 | PiFlow：让AI拥有“科学直觉”，Agent用于科学发现的新范式！
西湖大学团队提出PiFlow，一个基于信息论的自动化科学发现框架。它将科学发现视为结构化的不确定性降低过程，由科学原理指导，通过Min - Max优化机制平衡探索与利用，在多领域实验中效果显著，应用前景广。
240 款 AI 软件定价分析：从席位到成果，AI 定价的五种趋势
国外科技作者 Kyle Poyar 收集超 240 家软件公司数据，分析 AI 软件定价。指出传统定价面临挑战，混合定价成主流，还介绍常见策略、结果定价问题、价格透明化困境及企业准备不足等情况。
提示工程实战指南：从Zero-Shot到Graph Prompting，7大核心技术全解析
随着大型语言模型发展，提示工程成关键技能。文章介绍零样本提示、少样本提示等七种提示优化模式，分析适用场景、优缺点，还给出示例，最后总结各技术适用场景及最佳实践。
一文讲透程序编排的核心方式：从表达式语言到并行化实践
文章围绕程序编排展开，介绍单语句编排、类编排、流程编排、并行化编排等核心方式，分析多种编排框架特点及适用场景，还提及Lindorm泛时序数据解决方案，为开发者提供编排参考。
终于，无需邀请码，这款刷新GAIA榜单的Agent你立刻就能用！
今年AI圈新品爱用邀请码等三件套，作者对此不满。天工超级智能体（Skywork）不玩套路，在GAIA评测达SOTA级别。它优化办公三件套场景，使用方便，虽有不足但瑕不掩瑜。
极客说｜Unsloth 的全微调之路：从 Adapter 到 Full Fine-tuning
大语言模型参数多，微调难。Unsloth 原靠支持 Adapter 微调出名，现支持全参数微调，单卡就能搞定大规模模型训练。文章介绍其进化历程、关键技术、工程部署、使用优势及最佳实践。