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ScreenCoder：视觉-代码对齐新范式，为多模态程序合成开辟道路
前端开发中UI转代码耗时易错，现有工具存在不足。ScreenCoder提出模块化多智能体框架，通过三阶段分工协作实现代码生成，还构建数据引擎推动VLMs进化，实验表现出色，为多模态程序合成开辟道路。
OpenAI深夜发布ChatGPT Study：免费AI家教，彻底颠覆传统教育
今天凌晨1点，OpenAI发布ChatGPT Study学习模式，面向教育领域，有交互式提示等四种方法，能解读难题思路，免费版也有此模式。其底层有自定义系统指令，特色功能实用，不少内测用户已用它解决学习难题。
重塑浏览器！微软在Edge加入AI Agent，自动化搜索、预测、整合
今天凌晨微软官网宣布在浏览器Edge中加入Copilot模式，它像多层级混合智能体，能自动执行搜索、整合等操作，有标签筛选等创新功能，可提升效率，还保障隐私安全，已免费开放。
手机上实现AI视频实时生成，DiT模型上移动端
扩散变换器在视频生成任务性能强，但计算成本高，在手机上难实用。Snap提出创新优化法，加速视频生成，能在iPhone 16 Pro Max上每秒超10帧，不过也存在细节退化等局限。
LLM提示三剑客：解密CoT、ReAct、DSP如何提升AI准确率？
LLM提示分思维链（CoT）、ReAct和声明式自我提示（DSP）三类。CoT鼓励模型推理，适合多步骤复杂问题；ReAct结合推理与动作，是代理基础；DSP让模型声明计划，用于模块化任务。还给出使用场景与对比。
好玩！AI模仿人类‘空像错觉’，开启想象力之旅
越南国立大学提出Shape2Animal框架，模仿人类‘空想性错觉’，将自然物体轮廓转化为动物图像。该框架经多阶段流程，结合多种技术生成画面，但也继承了基础模型的一些局限性。
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播，邀请华为昇腾专家 ZOMI 酱、蚂蚁集团马介悦和 SGLang 尹良升探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代策略、推理部署优化、开源项目挑战等内容。
MMLab@HKU 闪耀 CVPR 2025！与全球顶尖学者共话 AI 前沿
CVPR 2025 于 6 月 11 日至 15 日在美国纳什维尔举行，MMLab@HKU 携 24 篇高质量论文亮相。其还是三项国际竞赛的发起与主办方，主办六项前沿活动，研究成果展示了多领域进步。
斯坦福临床医疗AI横评，DeepSeek把谷歌OpenAI都秒了
斯坦福最新大模型医疗任务评测，构建含35个基准测试的MedHELM综合评估框架。结果显示，DeepSeek R1以66%胜率领先，o3 - mini等模型也各有表现，还分析了成本效益。
ETT：打破原生多模态学习视觉瓶颈，重塑视觉tokenizer优化范式
本文由多机构联合完成，针对传统视觉 tokenization 方法优化与下游任务训练割裂问题，提出 ETT 调优方法。它实现联合优化，在多模态理解、生成、重构任务表现出色，虽有局限但带来新突破。