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Meta-Harness：让AI 改进自己的Harness
斯坦福IRIS实验室Yoonho Lee团队推出开源框架Meta - Harness，让AI自我优化流程。它像给AI用的‘时间机器’，记录源代码、执行轨迹和评估分数。在任务上表现出色，但也面临耗时、数据爆炸等挑战。
腾讯广泛使用的跨端开发框架——Kuikly在搜狗输入法中的AI Coding实践
AI 席卷开发领域，输入法团队在 Kuikly 跨端项目探索 AI 工程化方案。介绍了推进 AI 友好型工程、构建精准 AIContext 等关键层面，以灵感词库页面开发为例展示效果，还展望了未来探索方向。
造火箭的辞职去放牛，彼得·蒂尔花20亿美元押注一个AI牛项圈
彼得・蒂尔领投20亿美元融资给Halter公司的AI牛项圈。项圈能追踪牛的多项数据，有虚拟围栏功能。此外，何同学为粉丝做找牛系统，日本团队开发分析鸡情绪的AI系统。
姚顺宇谷歌首秀，Gemini新模型刷爆SOTA：人类仅剩7人捍卫碳基编程
面对Claude Opus 4.6和GPT Codex 5.3的攻势，谷歌升级Gemini 3 Deep Think，在多项基准测试刷爆SOTA，推理成本降低82%。它还走进科研工程领域，其研发团队有不少华人，如姚顺宇、Yi Tay。
未来10000天的可能
作者认为凯文·凯利新书《未来10000天的可能》太水，有价值内容仅占10%。但赞同书中观点，如‘人工智能’应叫‘异人智能’，按人类样子打造AI会限制它，这也是一些大佬反对的‘拟人化陷阱’。
他一人撑起谷歌90%的AI宣传，劈柴真是挖到鬼才了
Logan Kilpatrick被谷歌从OpenAI挖来，虽非高管、研究员，却成谷歌AI“宣传达人”，一人包揽约90%营销工作。他推动AI Studio发展，助力谷歌整合团队，获晋升负责更多产品，还受开发者好评。
全面评估多模态模型视频OCR能力，Gemini 准确率仅73.7%
MME - VideoOCR团队评估多模态大模型（MLLM）视频OCR能力。构建精细任务体系和高质量数据集，评测18个主流MLLM。即便如Gemini - 2.5 Pro，准确率仅73.7%，暴露出MLLM在视频OCR领域能力局限。
RSS 2025｜物理驱动的世界模型PIN-WM：直接从视觉观测估计物理属性，可用于操作策略学习
国防科大、深圳大学、武汉大学团队提出物理驱动的世界模型PIN - WM，能从视觉观测辨识刚体物理属性。还提出PADC提升迁移性能，经实验验证其在非抓握式操作技能Sim2Real迁移中表现出色。
一个LoRA实现GPT-4o级图像编辑！浙大哈佛新模型冲上Hugging Face榜二
随着Gemini、GPT - 4o等把基于文本的图像编辑推向高峰，提高性能常需大量数据和大参数量模型。而浙大哈佛团队提出ICEdit，用少量数据和参数实现高质量图像编辑，媲美甚至超越商业大模型。
当SFT遇上RL：基于样本学习阶段的动态策略优化机制
在大模型推理能力增强研究中，SFT和RL两种后训练范式难有效融合。研究团队提出DYPO动态策略优化方法，先判断样本学习阶段再匹配优化路径，在多场景实验中表现出色，不过有实验边界。