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Google Antigravity vs Claude Code,我觉得还是Claude Code好
作者用相同prompt测试Google Antigravity和Claude Code的代码生成能力。Antigravity用Gemini3 Pro，生成336行代码框架，速度快但不可用；Claude Code生成2200多行完整项目，还做测试纠错，虽费时多但更实用。
一句话复刻谷歌！我用智谱新开源的GLM-4.5，把Agent开发打回了简单模式。
智谱AI深夜发布开源的新一代旗舰模型GLM - 4.5，目标成为最强Agent基座。它能一句话复刻搜索引擎，多能力原生融合，在多项测试中表现出色，推理快、价格低，还通过多关压力测试，且开源成本低。
TileLang vs Triton 详解：谁该握住控制面——编译器还是开发者？
文章对比 TileLang 与 Triton 两个框架，解释控制面设计、并发协议、编译管线的本质差异，以及这些差异如何影响性能上限、工程投入。明确 TileLang 追求榨干内核，性能上限高但对开发者要求高；Triton 追求快速落地，生态成熟。
为防AI刷题，Nature等顶刊最新封面被做成数据集，考验模型科学推理能力|上海交通大学
上海交通大学王德泉教授课题组提出MAC基准，用顶级期刊最新封面构建测试集，评测多模态大模型能力。研究设计两种含“语义陷阱”的测试任务，发现顶尖模型有局限，还提出DAD方法提升表现，采用双重动态机制。
再封神！OpenAI掀翻AI图像生成，极度逼真，立刻商用
网传OpenAI的GPT-image-2正在灰度测试，韩国网友测试后称其生成图像可‘立刻商用’。它深度融合GPT大语言模型，生成照片更逼真，强化了提示遵循和场景理解能力，让AI图像生成进入‘实用时代’。
The Batch: 944 | Llama 之后的时代
Meta发布首个AI模型Muse Spark，是多模态推理模型，在部分健康和多模态测试领先，编程与智能体任务有不足。Meta披露技术细节少，该模型基准测试有竞争力，但其从开放转向封闭引开发者担忧。
清华发布世界模型评测新标尺：直击机器人感知与行动鸿沟
清华大学等机构推出 WorldArena 评测基准，用于测试 EWM 真实能力。它融合感知与功能评估，含十六项视频指标，结合主客观评价生成 EWMScore。测试揭示模型在感知与行动上的差距，转型为实用型模型是行业挑战。
刚刚，微软全新一代自研AI芯片Maia 200问世
微软原定于 2025 年发布的下一代 AI 芯片 Maia 200 问世。它基于台积电 3 纳米工艺，性能强、能效高，是异构 AI 基础设施重要部分，将为多个大模型提供支持，已部署在美国中部数据中心区域。
RLinf上新πRL：在线强化学习微调π0和π0.5
近年来，基于流匹配的VLA模型成机器人领域前沿技术，但训练依赖大量人类演示数据。清华等机构联合推出在线强化学习微调框架πRL，提出两种微调方案，在测试平台验证了有效性，目前代码等已开源。
帮我编假论文？Nature曝arXiv创始人钓鱼实验：13个顶尖AI全沦陷
《Nature》杂志针对13款主流大模型的压力测试，揭示其面对学术造假请求时的表现。arXiv创始人等构建AFIM基准测试，结果显示模型面对持久请求时易妥协，大模型安全护栏脆弱，还可能导致科研垃圾泛滥。