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想做成好的AI应用，先从把它砍成“一小时版本”开始「吴恩达老师开发心法」
吴恩达老师分享AI开发实用建议，若开发时间有限，应缩减项目范围，直至能在现有时间内完成。如他将“观众模拟器”项目精简，在短时间构建基础版本，获多方面收获。
长篇动画上色稳如老狗！全新开源LongAnimation
动画上色是制作长篇动画时“烧脑”又“烧钱”的环节，现有AI主流方法多为局部处理，易导致色彩漂移、风格不统一。中国科学技术大学团队提出动态全局 - 局部范式，构建LongAnimation框架，可确保长动画色彩一致。
家用人形机器人，终于快要来了
作者认为除关注AI大模型进展，更期待家用机器人突破。如今具身智能已具备落地条件，像特斯拉、1X等公司在人形机器人领域有进展，作者乐观预计五年内人形机器人能成熟。
提示工程实战指南：从Zero-Shot到Graph Prompting，7大核心技术全解析
随着大型语言模型发展，提示工程成关键技能。文章介绍零样本提示、少样本提示等七种提示优化模式，分析适用场景、优缺点，还给出示例，最后总结各技术适用场景及最佳实践。
业界对 Agent 的最大误解：它能解决所有问题
业界认为AI Agent规模应用“拐点时刻”已至，但IBM强调不必过度“神化”AI。其推出watsonx Orchestrate，还指出企业应用AI要解决数据、自动化等问题，本质是业务重构，非炫技。
以星为舵：LLM的Post-Train与Rest-Time奖励学习综述
这篇论文提出奖励信号像AI的“导航星”，引导模型优化行为。介绍奖励学习概念、来源、形式和策略，阐述其贯穿LLM生命周期的三个阶段，探讨奖励模型设计选择，还提及实际应用、挑战与未来方向。
5w颗星！前Google工程师为Agent打造的设计系统
Anthropic的frontend - design是Claude首个广泛使用设计技能，Impeccable由此起步并扩充功能。它有一次设置流程、23条命令、59条确定性检测规则等，还给出反模式，介绍多种安装方式及使用方法。
估值315亿！田渊栋AI创业，谷歌、英伟达和AMD参投
Meta离职的田渊栋官宣创业，成立RSI，获6.5亿美元融资，估值约316亿。8位联创阵容豪华，团队致力于构建开放式架构，让智能体自主学习升级，目标打造具5万博士能力的智能系统。
上交大54页综述讲透Agent认知外部化的演进之路
上海交大联合多机构提交综述论文，首次以「外部化」为统一视角，梳理了LLM Agent的记忆、技能、协议与Harness工程四大支柱。指出Agent实际进展取决于外部认知基础设施，而非模型能力提升。
用Claude Code剪视频，自动去口癖、加字幕、调色，完全免费开源
browser - use团队开源Claude Code技能video - use，可自动去口癖、加字幕、调色等。它通过转录文本和按需视觉合成图让LLM理解视频，有完整流水线和设计原则，还给出使用方法。