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Gemini 3.5来了！今夜，谷歌亲手淘汰谷歌
谷歌I/O 2026大会火力全开，发布Gemini Omni、3.5 Flash、Spark等新品。Omni可接收任意输入生成视频，3.5 Flash性能强大，Spark是7×24h云端个人AI特工。谷歌多项能力同时到位，撕开了ASI入口。
《动手写AI Agent》多模型适配：一套代码跑通三家 LLM
上一章用火山引擎豆包 API 写了能跑的 Agent，但换模型重写代码会混乱。本章用 Adapter 模式解决问题，介绍火山引擎、Claude、OpenAI 三家 API 关键差异，还分析了 Claude 工具调用格式特殊之处。
Lovart：设计界的Cursor，NanoBanana Pro遇上真正的Design Agent
Google的Nano Banana Pro能力亮眼，但作为设计工具商用不足。Lovart像设计界的Cursor，提供专业化设计工作流，是可用的Design Agent。文中通过案例展示其编辑能力，还介绍了PPT生成等功能及圣诞活动。
HF日趋榜一！真端到端模型AutoDeco终结手动调参解码
大语言模型手动调参解码繁琐，腾讯AI Lab王琰团队联合港中大（深圳）唐晓莹教授团队推出AutoDeco架构，通过创新训练策略让模型动态预测解码参数，在多模型实验中表现出色且已开源。
用中等难度prompt做高效post training
近年来，RL后训练在LLM发展中至关重要，但传统方法效率低。本文提出PCL轻量级算法，通过动态选中等难度提示提升LLM后训练效率，经多基准实验验证其优越性，也指出方法局限与未来方向。
OpenAI 设计师：不写代码的设计师，将成为团队瓶颈
OpenAI 的 Ed Bayes 和 Figma AI 设计总监 Gui Seiz 深度对谈，探讨 AI 打通编程与设计工具后设计师工作流程的变化。涉及画布与代码的使用、代码与设计稿同步、实际应用效果、工作方式转变等内容，还给出新手入门建议。
OpenAI解密大模型失控：它不是变坏，而是「太听话」
OpenAI公开IH - Challenge，解决大模型指令冲突难题。指出大模型问题多因听信错误指令，给出系统＞开发者＞用户＞工具的指令层级结构，设计数据集训练模型遵循高信任等级指令，提升安全可控性与抵御提示词注入能力。
上下文记忆力媲美Genie3，且问世更早：港大和可灵提出场景一致的交互式视频世界模型
交互式长视频生成缺乏稳定场景记忆，制约下游应用落地。Google DeepMind的Genie 3有强场景一致性但未公开技术细节。港大和可灵提出的Context as Memory模型，上下文记忆力媲美Genie 3且投稿更早，还提升了计算效率。
一文看懂“提示词” vs “提示词工程” vs “上下文工程”
文章区分了提示词、提示词工程和上下文工程的概念。提示词是给AI模型的输入文本；提示词工程是设计、测试、优化提示词的过程；上下文工程是为大模型构建动态上下文的学科，在AI Agent背景下诞生。
众所周知视频不能P？北大施柏鑫团队、贝式计算CVPR研究：视频里轻松换衣服、加柯基
视频编辑难度高，传统流程繁琐，现有AI方法有局限。北大施柏鑫团队联合贝式计算等提出VIRES方法，能实现视频主体多种编辑操作，还标注VireSet数据集。其在多指标超现有SOTA模型，团队还探索全景级可控视频生成。