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Meta 重磅提出「神经计算机」：模型即电脑

Meta AI和KAUST提出「神经计算机」概念，目标是让神经网络承担计算、内存、输入输出。论文给出完整框架并做原型验证，虽当前原型距目标差距大，但提出问题和定义框架意义重大。

本文介绍OpenAI新学习模式的系统提示词，包括严格规则，如了解用户、温故知新等，还说明了可做的事，如教授新概念、辅导作业等，强调语气方式及不要直接给答案。

视障患者用AI评估外貌引发关注。失明记者Milagros Costabel撰文探讨用视觉语言模型作“虚拟镜子”的挑战与隐患，如AI会给出评判性反馈，心理学家担心这加剧抑郁焦虑。产品应提供客观解读。

当前主流图像生成模型多步策略依赖手工静态调度规则，存在需大量调参、无法适配样本特性的问题。本文提出AdaGen框架，通过强化学习训练策略网络，在四大生成范式上实现性能提升与效率优化。

GMTalker是光明实验室媒体智能团队为虚幻引擎5.3打造的智能数字人系统，集成多种能力，适用于科研等场景。具备多功能特点，与其他开源方案对比优势明显，还介绍了环境要求、启动方式、配置、API等。

文章围绕购物场景生成AI Agent系统展开，原有低代码方案遇瓶颈，团队转向LangGraph等工程方案，借助AI Coding工具重构上线。介绍了项目需求、挑战，阐述核心架构升级，分享AI Coding开发实践及项目成果与启示。

大概念模型（LCM）是自然语言处理新范式，侧重结构化推理和理解，与 LLM 不同。它依赖结构化知识，可模拟专家思维，解决当前 AI 缺陷，文章还介绍其架构、应用、局限，探讨与 LLM 结合的未来发展。

作者参加 Google I/O 大会后，受 James 用 AI 做 SEO 启发，尝试基于 Google 的 Gemini 2.5 Pro 模型制作 SEO 智能体。介绍数据获取方法，构建 3 个 Agent 进行分析、提建议和输出报告，Gemini 负责理解决策，适合出海企业。

北大彭宇新团队提出 NS - Diff，将物理约束与强化学习结合，解决视频生成物理失真问题。它通过多模块提升视频物理真实感，实验表明在多数据集上超现有方法，降低物理运动误差。

为解决VLM用于嵌入的痛点，中国人民大学等机构研究者提出MoCa框架，可将单向注意力VLM训练成双向多模态编码器。它分两阶段，实验效果好，未来可拓展模态、提升多语言适应等。