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句子级溯源+生成式归因，C²-Cite重塑大模型可信度
在人工智能发展背景下，大模型内容可信度成焦点。北邮百家AI与小米团队提出溯源大模型C² - Cite，首创上下文感知归因生成技术，解决现有归因模型缺陷，已被WSDM 2026收录。
AI读网页，这次真不一样了，谷歌Gemini解锁「详解网页」新技能
谷歌在Gemini API上线URL Context功能，能让Gemini模型访问并处理URL内容。与普通扔链接给AI不同，它可深度完整解析文档。有深度解析PDF等能力，被指或成RAG替代方案，也有能力边界。
顶级邪修再战 Nano Banana Pro ，超多玩法，太猛了这玩意！
谷歌发布 Nano Banana Pro 模型，将图片模型能力推向顶峰，支持中文。它能生成准确视觉内容、多语言文本，可混合多元素，支持多分辨率。经测试，其各方面表现出色，应用场景丰富，版权限制宽松，三方应用和谷歌官方均可使用。
特征工程、模型结构、AIGC——大模型在推荐系统中的3大落地方向｜文末赠书
文章指出大模型在三个层次改变推荐系统，一是改变“知识学习”方式，带来知识输入革命；二是改变“智能体”结构，探索推荐模型新范式；三是创造“新世界”，实现个性化内容生成。还介绍了相应落地应用及对从业者的建议。
自回归因果注意力也能并行解码？上交联合UCSD突破LLM推理瓶颈，模型代码全开源
大语言模型推理速度是应用瓶颈，传统方法各有弊端。上交和UCSD团队提出Jacobi Forcing方案，无需重构架构，将AR模型转为并行解码器，提速显著且质量损失小，核心优势多，技术路线全链路优化，实测表现优。
哈萨比斯出的难题，GPT之父接上了：用一个知识停在1930年的模型
GPT之父Alec Radford等用1931年前数据训练13B模型Talkie，切断现代知识污染。研究者测试其能力，探讨它对未来的“预感”、规避污染问题及数据多样性等，同时训练中也面临时间泄漏、数据质量等难题。
别再用提示词去 AI 味了，方向就是错的
当下“去AI味”需求大，但用提示词去AI味是错的。原因有产出内容同质化、提示词一次性、未告知AI具体风格。作者提出写作风格Skill方案，介绍了制作步骤、模板及与其他技能的组合。
人才济济的大厂，为何频频产出垃圾代码？
科技大厂常产出垃圾代码，原因在于多数代码变更由菜鸟工程师完成，他们经验不足且常处于摸索状态。老手虽有优势，但过度依赖有问题。大厂为调度人才牺牲代码质量，这在AI时代隐患更大。
盘点丨那些 AI 公司悄咪咪上线的产品（十五）
本期盘点快手、字节、百度新上线的 AI 产品。快手的 Poify 是电商场景 AI 图像编辑产品；字节的 Pippit 是全链路内容制作平台，功能成熟丰富，拿下 ProductHunt 4 月月榜第一；百度的月匣是 AI 虚拟陪伴产品。
一款好的 AI Native 硬件，硬件只是脚手架，真正壁垒一定是 Agent
奇朵团队创始人黄勇认为，做AI原生儿童硬件，应先定义场景或内容驱动的Agent，再为其打造硬件。他们推出面向6 - 12岁国内儿童、3 - 8岁海外儿童的相机与闪卡形态产品，通过与IP合作搭建可信任知识底座。