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让扩散模型「可解释」不再降质，开启图片编辑新思路
过去三年扩散模型席卷图像生成领域，但可解释性研究是‘黑箱’，且现有尝试常致性能下降。香港中文大学与上海人工智能实验室团队提出TIDE框架，可解释且不降质，还带来新图像编辑方式。
mem9：让微信里的龙虾不再失忆
文章介绍了 mem9 这一给 AI Agent 用的持久化记忆基础设施。它由 TiDB 团队打造，能解决 AI 失忆问题，实现记忆云端存储、无缝迁移，有两段式提取、混合搜索等功能，还能筛出重要记忆。
Claude 的新功能 Cowork：让 AI 真正帮你干活
Anthropic将Claude Code能力包装成Cowork，让非程序员也能用。它能读、改、创建文件，可接已有连接器，与Claude Code共享技能生态，现处研究预览版，对Mac上Claude Max订阅用户开放。
让AI主动干活，给你找服务，鸿蒙“6”啊
在HDC 2025上，鸿蒙展示服务分发展示新能力，能让服务主动找用户。它形成Agent行动网络，推出“探索”服务流。奈雪、东方财富等已加入，华为为开发者提供多种工具及激励政策。
AI下半场的「Game Changer」，直让老外惊呼「Amazing」
海外社交媒体热议中国电信的智传网（AI Flow）技术，它是人工智能与通信网络交叉领域关键技术，可实现智能传递和涌现。该技术由李学龙教授团队打造，其报告受关注，能破AI普及困局。
“坏”数据让模型更“好”？重新审视数据过滤
传统观点认为大型语言模型预训练应过滤“坏数据”，但论文《When Bad Data Leads to Good Models》提出反直觉观点，适度加入有毒数据，通过后训练技术可降低模型毒性，保持一般能力，挑战常规做法。
从「知题」到「知人」：UserRL让智能体学会「以人为本」
大语言模型距成真正用户伙伴缺‘知人’能力。来自UIUC与Salesforce团队提出UserBench和UserRL方案。前者将‘用户特性’制度化，构建评测环境；后者搭建统一强化学习框架，探索奖励建模，二者让‘以用户为中心’落地。
分享一些可以让AI使用更丝滑的小技巧
作者起初用AI不顺手，经研究摸索发现是指令有误。分享沟通技巧，如给身份、给参考风格、用“说人话”“举例子”，还可当头脑风暴搭子，强调清晰指令能助自我认知。
出自小米的模块化图像编辑改造：让 AI 学会「搭积木」
小米研究团队发布 Lego-Edit 图片编辑框架，将复杂编辑任务拆成工具集和调度系统，工具集模型各司其职，调度系统指挥操作。采用渐进式训练，性能优、扩展性好，体现协同智能优势。
Meta提出StepWiser，让模型学会“反思”自己的推理过程
Meta提出StepWiser解决大语言模型推理逻辑正确性问题。它训练生成式评判模型，通过强化学习在线训练，能解释推理步骤好坏。实验显示其远超传统方法，为构建可靠AI系统提供新思路。