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自回归模型杀回图像生成！实现像素级精准控制，比Diffusion更高效可控
当下AI图像生成领域，Diffusion模型虽为主流，但在精准控制上有不足。伊利诺伊大学香槟分校等机构研究者提出MENTOR框架，用自回归模型实现像素级精准控制，比Diffusion更高效可控。
Energy | 西工大史子颉、高传强等：三维风力机叶片动态失速数据融合建模研究
动态失速威胁风力机叶片安全与发电效率，传统模型有局限。西工大团队开发数据融合神经网络与动量叶素理论耦合框架，能高效高精度预示三维叶片动态失速，虽部分工况有偏差，但预测精度显著提升。
OpenClaw 2个月超越Linux，但企业没人敢用。终于有人来填这个坑了。
OpenClaw火了，2个月GitHub星标超Linux，个人用户玩得欢，但企业不敢用。MemTensor团队的ClawForce来填坑，它能自动配置，复刻打法，有管控审计，助力OpenClaw走向企业化。
“光顾赚钱不搞研究”，OpenAI元老级高管出现离职潮，Mark Chen紧急回应
OpenAI现元老级高管离职潮，如研究副总裁Jerry Tworek等。《金融时报》称与战略转向有关，Mark Chen反驳。内部因专注LLM撕裂，缺算力致资源集中ChatGPT，OpenAI危机四伏。
破解空间智能数据稀缺难题，影石开源DiT架构全景生成模型，在线可玩
影石研究院团队推出基于DiT架构的全景图像生成模型DiT360，设计分层混合训练框架，结合透视与全景图像数据，提升真实感和几何一致性。它支持多任务，优于现有方法，为三维场景生成提供新思路。
别再卷数据了，LLM也怕「过劳死」！CMU等揭秘灾难性过度训练
CMU、斯坦福等四大名校研究团队挑战“预训练规模越大越好”观点，提出“灾难性过度训练”现象，即增加预训练数据可能导致后训练性能下降，并从现实证据、控制实验、理论分析等方面阐述新研究贡献，还介绍了相关实验及结论。
大模型“拼好题”，45K数据撬动18%提升，数学问题拒绝死记硬背 | MathFusion
上海AI Lab等团队提出MathFusion，通过三种“融合策略”生成新的融合数据集MathFusionQA，仅用45K合成指令，在多基准测试中平均准确率提升18.0个百分点，增强模型解决数学问题的能力。
糟糕，Claude Opus 4.7源代码级提示词曝光！底层设计全被看光
Claude Opus 4.7如期而至，性能全方位提升，编程暴打Gemini 3 Pro、GPT - 5.1。Claude Code之父分享最佳实践，还曝光系统级提示词，揭示其进化逻辑，此外还提及Mythos的一些危险操作。
构建一个 Agent 只要三分钟，但为什么大多数企业的 Agent 还停留在 Demo 阶段？
文章以 Google Cloud 开发者大会演示引出问题：构建 Agent 仅需几分钟，为何多数企业的 Agent 还停留在 Demo 阶段？指出这背后是治理、运行时等一连串工程挑战的叠加，还介绍了 Google Cloud 相关解决方案。
阿里妈妈发布MUSE：用多模态搞定十万级超长行为序列，并开源Taobao-MM数据集
阿里妈妈与武汉大学团队发布 MUSE 框架，用于终身用户兴趣建模，能处理 10 万级超长行为序列。还开源 Taobao - MM 数据集。MUSE 可插拔，已在阿里妈妈展示广告精排模型全量上线，提升 CTR 等指标。