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EMNLP 2025 Oral｜检索增强 + 两阶段微调：剑桥提出有害内容检测大模型RA-HMD，性能SOTA
多模态有害信息检测是网络内容安全治理的重难点，多模态模型在有害内容检测上有瓶颈。剑桥大学团队提出RA - HMD框架，通过两阶段微调与结构增强，结合检索增强，提升检测性能，被EMNLP 2025接收。
OpenAI 的“编程”新范式？其实是瀑布模型的回魂：“听 PM 的话、写需求文档”
在AI工程师大会上，OpenAI研究员Sean Grove提出“规范驱动开发”，认为清晰规范将取代代码成软件开发核心。此观点引发讨论，有人认同，有人反对，也代表了AI编程从“造轮子”到“定方向”的转折。
3.6K Star！OpenCode 团队开源宝贝，模型价格、能力、规格一网打尽！
开发AI应用时，模型选择成难题，信息碎片化、不透明让人头疼。OpenCode团队开发的开源项目Models.dev，整合主流模型关键信息，可一站式查询、精确估算成本、对比能力，还提供公开API，社区驱动持续更新。
Spec 退场，skills 上位：Codex 团队的产品方法论变了
文章介绍了OpenAI Codex团队产品方法论的变化，从重视spec转向skills，开发从“描述过程”转向“组织能力”。还谈及Codex app开发、团队协作等，指出模型变强后工作模式转变，职业边界模糊，团队招人看重主动性。
深度研究白菜化？谷歌将Gemini级AI研究能力开源
谷歌推出'gemini-fullstack-langgraph-quickstart'开源项目，用Gemini 2.5与LangGraph结合，可构建本地运行的深度研究智能代理系统。介绍其技术架构、工作流程、开发配置、部署扩展，还展示了现代AI应用开发趋势。
8岁小孩哥「聊出」操作系统，一部手机、几句话，原生App直接生成
8岁小孩扑满借助秒哒做出「操作系统」雏形，百度2026 Create大会上秒哒3.0迎重要升级，从移动端、原生App、企业版、Agent能力四个维度重构，降低开发门槛，提升能力至生产级。
AI修真的一年：学者们怎么看“真智能”？｜甲子光年
甲子光年在年终盛典对话三位学者，探讨AI“真假智能”。学者们提及强化学习、推理、多模态等技术突破，分析研究路径，还谈选择标准与未来期待，指出AI是工程实践命题，真与假关乎信念选择。
RL训练总崩溃？R1-Reward稳定解锁奖励模型Long-Cot推理能力
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但强化学习在奖励建模应用有挑战。快手等团队提出R1 - Reward，解决训练不稳定等问题，在基准上超SOTA模型，还在快手业务场景成功应用。
实测丨全新的「扣子编程」，全新的 Vibe Infra
作者见证扣子多次迭代，虽其曾沉寂，但近期更新打消疑虑。扣子推出「扣子编程」，拥抱 Vibe Coding，打造三大核心功能矩阵。作者实测其功能，从想法到成品速度快，还能一键部署，软件开发门槛降低。
社区供稿 | Jina Embeddings V4: 为搜索而生，多模态多语言向量模型
Jina AI发布多模态向量模型jina-embeddings-v4，参数38亿，能同步处理文本与图像。内置LoRA适配器强化检索等任务表现，在多基准测试中展现顶尖性能，支持单/多向量表示。介绍了架构、上手指南等。