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ScreenCoder：视觉-代码对齐新范式，为多模态程序合成开辟道路

前端开发中UI转代码耗时易错，现有工具存在不足。ScreenCoder提出模块化多智能体框架，通过三阶段分工协作实现代码生成，还构建数据引擎推动VLMs进化，实验表现出色，为多模态程序合成开辟道路。

Ropedia刘子纬指出，当前物理AI面临差距，下一阶段需Scaling人类物理世界的经验。Ropedia构建真实世界经验引擎，形成经验飞轮，目标是打造能看见、记住、想象并行动的模型。

2026年营销与以往不同，传统营销困境重重，消费者注意力碎片化。巨量引擎推出「品星云AI营销新模式」，贯穿营销全链，有独家生态、硬核技术、体系协同优势，为AI营销产业级落地提供范本。

华东师范大学上海人工智能金融学院院长邵怡蕾提出「硅基经济学」，它以人工智能等为生产资料与经济驱动核心。她还介绍了SAIFS金融智能引擎，认为AI应创造经济价值，提出硅基世界“权力三角形”等观点。

MiroFish是基于多智能体技术的AI预测引擎，可构建平行数字世界推演未来。它前身BettaFish曾爆火，作者受其启发开发此项目。文中还介绍了工作流程、部署方式及项目地址。

科学计算领域开源软件多，但多数无法直接运行，制约可用性。Deploy - Master 针对此开发，通过搜索筛选工具、双模型博弈构建，将部署成功率提至 95%以上，为 Agentic Science 提供行动基座。

Google新发布的AI系统能编写科学软件、发明新方法，结合大语言模型与树搜索技术。在生物信息学、流行病学等多领域超人类最优水平，引发网友对科研影响的讨论。

文章围绕《动手写AI Agent》流式输出展开，指出此前Ling使用体验差，因无流式输出，用户等待久。介绍主流LLM流式接口基于SSE，对比OpenAI、火山引擎与Claude格式差异，并定义统一的StreamChunk类型。

微软研究AI for Science团队推出BioEmu，能模拟蛋白质在平衡状态下的各种可能结构集合。它输入蛋白质序列就能生成大量结构样本，预测性质，速度比传统方法快10万倍，已开源助力药物研发。

Google Research团队用Gemini Deep Think + 树搜索框架，攻克理论物理领域宇宙弦引力辐射功率谱精确解析解难题。AI探索600条候选路径，找出6种解法，最优雅的格根鲍尔方法让物理学家拍案叫绝。