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刘壮陈丹琦新作：开源通用视觉推理RL框架，0思考数据刷新SOTA
普林斯顿刘壮团队、陈丹琦参与推出开源通用视觉推理RL框架Vero。它构建的视觉推理器在30多项测试达8B视觉语言模型SOTA，解决了开源RL方案的问题，所有数据、代码、模型均已开源。
让AI当「动作导演」：腾讯混元动作大模型开源，听懂模糊指令，生成高质量3D角色动画
3D角色动画创作面临成本高、数据稀缺等问题。腾讯混元团队研发的混元Motion 1.0动作生成基础模型于2025年12月30日开源，通过全链路算法创新，为3D角色动画生成确立新技术范式。
认知重建：Speckit 用了三个月，我放弃了——走出工具很强但用不好的困境
本文作者分享使用 Speckit 三个月的踩坑经历，探讨 AI 编程工具落地难题。介绍复合工程与上下文工程理念，提出 AI 工程化方案，对比传统工具，阐述其设计、落地策略及未来趋势，助力解决企业开发痛点。
比传统方法强7倍：Anthropic物理隔离危险知识，重塑大模型安全训练范式
Anthropic团队提出选择性梯度掩码技术（SGTM），在训练阶段将危险知识物理隔离到特定参数并剔除，实现安全性与通用能力更好平衡，抗恢复性是传统方法7倍，还能处理未标记危险数据。
大厂CIO独家分享：AI如何重塑开发者未来十年
阿里云智能集团副总裁、CIO 蒋林泉分享 AI 时代开发者竞争力构建。探讨技术贡献衡量、全栈工程师发展、产研与业务提效顺序、知识协作及大厂招人要求等，指出 AI 助发现并解决软件工程问题。
谷歌最强AI，被港科大开源超了？让海外创作者喊出「King Bomb」的P图大杀器来了
图像编辑与生成模型爆发，冲击Photoshop地位。港科大贾佳亚团队开源DreamOmni2，优化升级多模态指令编辑与生成能力，效果获海外创作者认可，还在实测中表现出色，其采用创新技术方案构建多模态生成体系。
北大 & 作业帮团队提出 Text-to-SQL 新框架 Interactive-T2S，攻克宽表处理与低资源对齐难题
北大与作业帮联合研发的论文提出 Interactive-T2S 框架，将 LLM 塑造成智能代理，通过多轮交互解决传统 Text-to-SQL 方法在宽表处理、低资源对齐等方面的难题，已入选国际顶会 CIKM2025。
如何将 AI 代码采纳率从30%提升到80%？
文章指出AI编码采纳率低，原因在于信息不对称、任务粒度过大等。提出通过规范化文档体系和Issue管理规范解决前两个问题，还介绍了未来扩展方向及多种开发实践技巧，最后分享项目实战效果。
PaddleOCR3.0全面开源！文档解析PP-StructureV3：PDF秒变高质量结构化文件！
在大模型与RAG技术发展下，结构化数据愈发重要。飞桨团队打造PP - StructureV3并随PaddleOCR3.0全面开源，它能将文档精准转为结构化文件，有精度高、能力多等优势，还介绍了使用方式。
AI长身体，直接做实验！自主通用科学家，科研界的Scaling Law来了
本文探讨未来科研范式「自主通用科学家」（AGS），它将AI与机器人技术结合实现科研全流程自动化，有望突破人类科研限制，引发科学范式变革，还介绍了相关架构、优势及面临的挑战和应对策略。