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用多模态LLM超越YOLOv3！强化学习突破多模态感知极限｜开源

华中科技大学、北京邮电大学等多所高校研究团队共同推出纯多模态开源LLM——Perception-R1，该模型用强化学习优化视觉感知，目前论文和代码均已开源，其在视觉任务上表现出色，为后续研究提供强大baseline。

本文整理了NVIDIA Research科学家李柏依在ECCV 2026 Workshop的分享，针对机器人训练数据采集壁垒高的问题，介绍了两项解决多模态感知与灵巧操作数据难题的前沿研究。

Claude Code 推出 `/ultraplan` 功能，在写代码前提供可视化方案，可编辑、审批。还发布了 Claude for Word 集成微软 Office 套件。Anthropic 迭代快或因内部使用更强的 Mythos 模型。

作者分享10个Claude Code隐藏命令，如/btw可并行提问不污染上下文，/rewind能分别回退代码和对话等，还介绍快捷键，强调Claude Code更新快，建议关注更新动态。

OpenCLI是开源的AI原生命令行工具，能把网站或Electron应用变命令行接口，复用Chrome登录状态，安全性高。支持19个主流平台，有自修复配置等亮点，还介绍了安装、使用、诊断及下载方法。

文章对比通用AI搜索与Perplexity，指出通用AI搜索用于金融投资不够严谨准确，而Perplexity从专业金融API拉取数据，集成权威数据源，准确度高。在此基础上推出的Perplexity Computer功能强大，是严肃工具。

多模态大模型走向大规模，MoE架构虽降低计算开销，但推理成本仍高。香港科技大学等团队提出MoDES，它是training - free动态专家跳过框架，能跳过88%专家还保留97%性能，推理速度提升2倍。

一年前，Andrej Karpathy 提出“Vibe Coding”，用户通过 AI 用自然语言提示生成代码，开发更快、构建更易，让小白也能写代码。如今它成现象级术语，未来还会持续发展。

文章围绕2025年学AI、用AI展开，作者黄益贺分享问答，涵盖学习指引、工具使用、产品赛道选择等多方面内容，如建议新手边用边学，对比不同工具功能，还分析了各模型和工具的特点与适用场景。

斯坦福大学宣布将于2025年举办科学AI智能体开放会议，投稿要求第一作者必须是AI，由其主导论文创作。会议评审主要用AI，人类专家最终评估。目标是探索AI驱动科研的未来，建立规范。