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泛娱乐 AI 赛道观察： 从「猜你喜欢」到参与共创，角色才是 AI 时代最核心的资产
文章围绕AI泛娱乐产品展开，指出AI时代产品观应从二元对立转为三元共生。AI可实现个性化体验，从“猜你喜欢”到“与你共创”。还分析了不同体验心态及案例，强调角色是核心资产，未来产品可降低门槛、扩圈发展。
2025年度盘点·值得一看的50件文化遗产创新作品
文章对MANA网站优秀创作者2025年上传作品做年度盘点，精选50件文化遗产创新作品。这些作品用当代语言和技术，让文化遗产不再是陈列品，而是可被感知的文化现场，探索文化当下生长与未来延展。
图像编辑缺训练数据？直接从视频中取材，仅用1%训练数据实现近SOTA效果
百度研究人员提出将图像编辑视为退化的时间过程，Video4Edit利用视频预训练模型知识迁移，仅用主流编辑模型约1%监督数据，在图像编辑任务达近SOTA效果，解决数据稀缺与权衡难题。
NeurIPS 2025 | Code Graph Model：重塑代码大模型架构，利用“代码图”突破仓库级编程瓶颈
在 NeurIPS 2025 上，蚂蚁全模态代码算法团队展示「Code Graph Model (CGM)」，它将代码库图结构注入 LLM 底层注意力机制，打破业界刻板印象，在权威榜单上表现出色。文章解析其架构、训练策略和配套框架。
谢赛宁与Jaakkola团队重磅研究：无数据Flow Map蒸馏
麻省理工学院Tommi Jaakkola和纽约大学谢赛宁团队联合研究，提出无需数据、仅从先验分布采样实现flow map蒸馏的新方法。该方法可规避“教师 - 数据不匹配”风险，在ImageNet实验中表现出色。
Meta通过简单算术解锁LLM SoTA性能
大型语言模型训练耗算力与时间，传统模型融合方法有局限。本文提出SoCE新方法，通过筛选专家模型、非均匀加权平均融合，在多评测中实现先进性能，为LLM优化提供新思路。
RL成本降幅超90%！Meta提出Agent训练新范式DreamGym
传统强化学习（RL）训练LLM Agent面临成本高、任务多样性不足等挑战。Meta团队提出DreamGym框架，以经验合成为核心，通过三大组件协同工作，在多种任务和模型上提升性能，为通用Agent训练开辟新路径。
华为Doc-Researcher 布局感知+视觉语义双杀
现有深度研究系统依赖文本网页数据，忽视多模态文档知识。华为Doc - Researcher系统解决多模态文档解析不足、检索策略有限、缺乏深度研究能力等问题，含多模块，能处理复杂多模态任务。
LLM越狱攻击的威胁被系统性高估? 基于分解式评分的「越狱评估新范式」出炉
目前LLM越狱攻击评估常依赖间接指标或LLM宏观判断，易有偏差。德国、中国等研究团队提出JADES框架，用分解式评分机制，揭示过去高估越狱攻击威胁，为评估建新标准。
700 美金买“真情”？AI情感类产品爆火背后：卖的不止是陪伴，而是年轻人的孤独
本文讲述林悦依赖AI情感陪伴应用的故事，指出当下AI情感陪伴类产品受欢迎，如字节‘显眼包’、卡西欧Moflin。分析市场大的原因，探讨核心价值、产品设计、商业模式等，也提及行业挑战。