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一句话生成可上线的动效，这个项目真不错！

Github上的`Text-to-lottie`是开源Skill框架，可让Claude Code或Codex当动效设计师，按Lottie规范生成标准`lottie.json`。它有Coding Agent直出Lottie JSON、内置预览播放器等特色，助开发者快速产出合规Lottie资产。

来自多所高校的研究者提出MLS - Bench，用于解决现有Auto - Research评测的归因问题。它含140个真实研究任务，校准受控修改范围，主实验显示当前模型在方法发现上有明显缺口，Auto - Research需更严格评测标准。

语音助手准确判断用户是否说完是挑战，Smart Turn将决策过程缩至12毫秒。其v3.1版有改进，新增数据集提升英语识别准确率，推出未量化版本推理更快，8MB模型性能优，已在HuggingFace开源。

Google I/O大会后一天，Anthropic凌晨发布Claude Sonnet 4和Claude Opus 4。Claude Opus 4是“世界上最好的编程模型”，Claude Sonnet 4适合日常编程。此次更新有四大核心改进，聚焦开发者。还介绍了工作模式、定价等。

随着Agent应用爆发，大模型推理效率成AI行业焦点。阶跃星辰联合多校团队开源JetSpec，该框架面向推测解码，在H100上把MATH - 500解码速度提升到9.64倍，突破了推测解码的扩展天花板。

面壁智能联合清华发布MiniCPM 4.0，极限场景220倍加速。它是首个原生稀疏模型，有InfLLM v2、CPM.cu等创新，基准测试碾压对手，适配全平台，还有科研、工具调用等功能，标志端侧长文本时代到来。

Kimi新定理证明模型超越DeepSeek，基于Qwen2.5 - 72B打造，采用Kimi k1.5强化学习训练流程。有两大技术创新，还有精简版本，官方有Demo。双方此前比赛就打得有来有回。

上周智谱多模态开源周，从GLM 4.6v到Autoglm，其图文并排使用场景很吸睛。上传PDF论文，它能生成图文混排解读文章，效果好。作者逆向原理复刻代码，还分享GLM 4.6V三个有意思的能力。

面壁智能团队提出SALA，基于此训练的MiniCPM-SALA模型，在单张A6000显卡实现百万token超长上下文推理，训练成本降约75%。它结合稀疏与线性注意力，采用混合架构，继承权重降低成本，在长文本处理上优势明显。

大语言模型在多轮工具调用场景有挑战，传统强化学习算法有探索效率低和资源消耗大问题。本文提出ARPO，通过量化token熵分布变化设计自适应探索机制，降低工具调用成本且提升多轮推理性能。