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如何正确Vibe Coding？这是来自Anthropic编程智能体负责人的大师课

Anthropic研究员Erik Schluntz分享Vibe Coding经验。他认为AI能力指数级增长，开发者应接纳大模型生成系统，还提出聚焦‘叶子节点’、做好产品经理等策略，并介绍22000行代码合并案例及实战问答。

视频生成进入大规模时代，但计算成本高，自注意力复杂度O(n²)跑不动。研究团队提出LINVIDEO后训练框架，无需数据和重新预训练，实现视频扩散模型线性化替换，保持生成质量，加速推理并降低成本。

传统大模型有“健忘”问题，哈工大《AI Meets Brain》研究借鉴人类记忆机制，为AI智能体打造强大记忆系统。研究涵盖核心洞察、记忆形态、分类框架等内容，还探讨了记忆赋能方式及未来发展方向。

2026新年第一天，DeepSeek发表梁文锋署名新论文，提出「mHC（流形约束超连接）」架构。它仅增约6.7%训练时间开销，就能让27B参数模型性能显著提升，还可能淘汰ResNet结构。

2025 年 12 月 8 日深圳举办的地平线技术生态大会上，地平线首曝 BPU「黎曼」架构，用数学流形重构 AI 计算。还发布第四代编译器，推出 HSD Together 模式，开源具身智能模型，欲构建物理 AI 世界底层生态。

针对视觉 Transformer（ViT）‘低通滤波’特性致细节丢失问题，北京理工大学等团队提出即插即用的 FDAM 模块。它受电路理论启发，能提升模型在分割、检测等任务性能，取得 SOTA 效果，有巨大应用潜力。

复杂文档处理是数据分析痛点，传统方法常因布局复杂失准。LandingAI团队在GitHub开源Python库Agentic - Doc，可从复杂文档提取结构化数据，支持多格式，新增多项功能，提升处理效率和准确性。

在Manus火热背景下，Spring AI Alibaba JManus诞生，它是用Java实现的开源OpenManus。可集成多个大模型，功能完善，能让Java开发者低门槛搭建智能体系统，还给出了运行方法及共建思路。

2026年AI开始研究AI（AI4AI），深圳EvoMap团队用蜂群协作做出产品EvoX。他们创新Agent组织方式，有实验数据支撑其效果，还开源成果AutoResearch解决AI痛点，在生活场景优化旧算法可行。

DeepSeek官方版Harness未出，民间开源编程Agent「Pi」先火。它适配DeepSeek，让其缓存不命中率低至0.03%，调用成本大降。Composio测试显示Pi完成任务平均成本最低。同时，DeepSeek正组建团队做官方Harness。