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Codex+hyperframe做视频，让剪辑师们慌了?
开源项目Hyperframes刷屏，它是基于HTML的视频渲染框架，不用视频大模型，用普通语言模型就能生成可控视频。它与Remotion有区别，选了对AI友好的路，还介绍了安装、使用方法和适用场景。
业务逻辑的“坍塌”：当应用层只剩下胶水代码，在 AI Agent 时代，我们该构建什么
作者梳理从“怀疑AI”到“理解并驾驭AI”的心路，探讨LLM不确定性、AI开发概念，手搓Agent示例介绍开发关键点，分析LangChain价值，思考混合架构，还从性能视角看LLM，回顾其关键跃迁。
详解Github 35K+项目：打通200+数据源，构建企业级AI的数据统一入口，支持MCP【上篇】
文章实测开源的AI数据统一访问引擎MindsDB，介绍其架构、安装启动方法，展示跨多数据源统一查询、AI模型赋能数据查询等功能，还将在下篇介绍知识库与智能体特性。
追平GPT-4o，数学基测96.3%高分，Hermes4 来了
Nous Research推出新一代大模型Hermes 4系列，其有混合推理和长度控制机制，还能用DataForge“造”数据，经Atropos质检。它在数学等领域表现佳，追平GPT - 4o，是开源AI对巨头的挑战。
长上下文不再难：KV Cache 全生命周期优化实战
长上下文大语言模型发展带来计算和内存挑战，现有基准测试多忽视 KV 缓存完整生命周期。微软姜慧强在 AICon2025 分享 SCBench 工具，梳理推理优化方法，介绍 MInference 等，还提出 Tri - shape 方法等成果。
更长的推理链反而导致更多幻觉，MLLMs 幻觉解法仅「抄作业」还不够？摘要
近日，斯坦福等校学者发现，更长推理链会让 MLLMs 产生更强幻觉。MLLMs 幻觉不仅涉及语言偏差，还有跨模态语义失配。主流多模态架构在结构设计和训练机制上的潜在失衡，是幻觉频发的主因。
新“SOTA”推理模型避战Qwen和R1？欧版OpenAI被喷麻了
“欧洲的OpenAI”Mistral AI发布首款推理模型Magistral，却再遭质疑未与最新版Qwen和DeepSeek R1对比。该模型亮点是支持多语言推理，以纯RL方式训练，为LLM强化学习提供新范式。
一文解读 LLM Posting-Train技术
文章解读了大语言模型后训练（Post-training）技术，介绍其核心价值，从微调、强化学习、测试时拓展三方面展开，分析现有技术瓶颈，指出前沿研究方向，还给出实践指南和工具链推荐。
Karpathy强推，大厂抢着「复古」命令行，Star数全都上千了
飞书、钉钉、企业微信接连推出 CLI，GitHub Star 数上千。CLI 是传统人机交互方式，契合大语言模型运作逻辑，国内外多家公司及项目推出相关工具，还给出为智能体构建 CLI 的设计模式。
CVPR 2026 | AI寒武纪时刻？字节世界模型新作，仅靠视觉学习真实世界知识
豆包大模型团队与北京交通大学联合提出视觉世界模型 “VideoWorld 2”，无需依赖语言模型，仅靠视觉信息让机器掌握复杂能力。它能完成复杂手工任务，成功率远超主流模型，代码与模型已开源。