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CMU朱俊彦等上新LEGOGPT，一句话就能搭乐高，网友：复杂零件行不行？

近日，CMU助理教授朱俊彦团队带来基于文本生成3D乐高的大模型LEGOGPT，输入文本即可快速拼好乐高，生成的乐高还有纹理和颜色。研究人员让机器臂组装模型，结果完美。该模型仍有局限，团队正努力扩展能力。

文章对比OpenAI与华为的AI编程路径，指出模型中心派靠推高上下文窗口但有成本高、延迟大等问题；工具驱动派如Cursor和华为云码道重构IDE工具。码道将任务解耦，通过多技术实现性价比，还介绍了底层基石及其实测表现。

今日凌晨阿里开源Qwen3-Embedding和Qwen3-Reranker两款新模型，专为文本表征等任务设计，支持119种语言。测试显示其性能出色，在多语言文本表征和排序任务中超越众多模型，还采用了多种创新设计与训练方法。

DeepSeek-OCR模型探索视觉-文本压缩边界，用少量视觉token解码出10倍以上文本信息。它在OmniDocBench基准上表现超GOT-OCR2.0，为LLM长上下文问题提供方案，还能处理多类图像与近100种语言。

Qwen团队发布长上下文Reasoning模型QwenLong - L1。当前大模型处理长文本有训练效率低、过程不稳定难题。QwenLong - L1用分阶段强化学习等方法，实验中超越o3 - mini、比肩Claude，还在案例表现出色。

谷歌Nano Banana模型刷屏，其项目负责人等揭秘技术。它有场景一致性、文本渲染等特性，团队用文本渲染能力作评估指标，还靠原生多模态、交错式生成等技术，结合用户反馈实现多方面进步，图像模型做PPT尚处起步。

文章指出AI编码正从2.0走向3.0，2.0解决生成问题，3.0则是执行系统。当Agent进入软件交付流程，协作需从经验驱动转向模型驱动，Kanban和Harness等工具也有了新角色，系统更强调验证和控制。

新智元报道，清华、OpenBMB和哈工大提出零额外参数、训练高效的原生稀疏注意力框架InfLLM-V2，仅用5B长文本词元就能完成训练，相比稠密注意力机制有显著加速，性能接近传统稠密模型。

2025年全球半导体设备市场在AI拉动下增长，销售额预计达1330亿美元。中国市场领跑，国产企业加速突围。AI算力、存储芯片需求及后道封装测试成增长动力，本土企业在多领域取得进展，但也面临挑战。

荷兰阿姆斯特丹大学论文《我们能修复社交媒体吗？》借助AI模拟无算法社交平台，发现三大乱象迅速复现，干预收效甚微。指出问题根源或在社交底层架构，用户可改变分享模式。