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终结多智能体视觉幻觉“滚雪球”！新国立等提出ViF：无需改造模型，即插即用
多智能体协同做视觉任务常轮次越多错得越离谱，根源是信息传递方式有缺陷。新国立等研究人员提出轻量通用的ViF范式，无需改造基座模型，可大幅压制幻觉滚雪球，已入选ICLR 2026。
把 AI Coding Agent 搬进终端：Crush 让你的命令行变成“编程搭子”
Crush是Charmbracelet出品的终端AI编程代理，可将工具、代码和工作流接到所选LLM，在终端协同工作。它有多模型、会话制等特点，适合终端重度用户等，还介绍了安装、使用及进阶玩法。
AI驱动前端重构：10天完成3000+行复杂组件的跨端复用实践
本文分享阿里团队实践，用AI开发工具Cursor结合Claude模型，10天重构超3000行前端组件实现跨端复用。介绍代码辅助、测试用例生产、代码智能生产经验，提出新开发范式，强调规范和人工校验重要性。
世界模型的GPT时刻：距离物理AGI出圈，还有多远？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目探讨物理 AI 下一个战场。嘉宾认为世界模型未出圈，生成加重建是折中探索。还讨论了其定义、升温原因、数据结构、技术范式、评测标准等，也提及挑战与未来格局。
解锁任意步数文生图，港大&Adobe全新Self-E框架学会自我评估
香港大学与Adobe Research联合发布Self - E框架，可从零训练实现任意步数文生图。它改变训练范式，用两条互补训练信号，在GenEval基准表现出色，让文生图训练更灵活且具扩展性。
字节跳动开源超强USO模型，AI绘图六边形战士来了
在AI图像生成领域，风格和主题驱动的图像生成一直脱节。字节跳动智能创作实验室推出USO模型，构建海量数据集，设计两阶段训练法，引入风格奖励学习范式，化解此难题，且已全面开源。
告别单一大模型依赖！北航等机构发布综述：大语言模型集成（LLM Ensemble）
北航等机构发布的论文系统性回顾了LLM Ensemble领域进展，介绍分类法、相关问题、方法、基准、应用和未来方向。LLM Ensemble指推理阶段综合利用多模型优势，现有推理前、中、后三大集成范式。
从HITL(Human In The Loop) 实践出发看Agent与设计模式的对跖点
本文围绕在 ReactAgent 中引入并实践 HITL 机制展开，介绍实现方案与代码设计。分析无通用人机协同时的问题，阐述 HITL 核心要点、实现效果与细节，还探讨 Agent 演进与工程设计模式的关联。
拥抱大模型：深入剖析ReAct的核心原理、技术架构及其对AI领域的深远影响
文章深入剖析ReAct，它是普林斯顿大学和谷歌团队提出的智能体架构范式，将推理与行动协同，构建TAO闭环。介绍其原理、架构，指出解决传统AI难题，也存在局限，未来可与强化学习等融合。
日本AI王者，CTO是Transformer之父，刚拿下世界编程竞赛冠军
在ICFP 2025编程大赛中，日本Sakana AI的「Team Unagi」以人机共创模式夺冠。其AI系统「ShinkaEvolve」优化代码，性能提升近十倍，还启发人类思维。Sakana AI以自然进化为理念，探索AI新范式。