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ViT一作盛赞：这个中国开源“PS模型”强过Nano Banana
ViT核心作者Lucas Beyer连发三条帖子怒赞通义千问发布的开源模型Qwen—Image—Layered，认为这是图像生成的正确打开方式。该模型可实现PS级拆图自由，支持精细化修改图片元素，核心技术是端到端的扩散模型。
一文搞懂如何在Codex中使用goals
OpenAI文章介绍Codex中Goals的使用，包括定义、使用方法、与普通prompt区别、编写要点、激活后变化、内部设计等，还给出复现论文示例，指出适用与不适用场景，称其改变Codex运作模式。
从0开始，在国内用上Claude Code的终极保姆教程来了。
作者应朋友要求，推出Claude Code小白教程。介绍其为优质Agent框架，适配多种模型，国内使用不封号。详细讲解Mac和Windows系统下的安装、接模型、启动步骤，还提及CLAUDE.md文件设置。
微软 & UT Dallas 联手揭秘：从 SFT 到 RL 的进阶之路
微软与 UT Dallas 合作论文揭秘大模型做漏洞检测从 SFT 到 RL 的后训练流程，构建 C/C++ 漏洞数据集跑通全流程，总结六大‘避坑’指南，还开源整套框架、数据集和模型。
刚刚，加入腾讯的姚顺雨发表首篇Paper~
腾讯混元与复旦联合发表论文《CL-bench》，姚顺雨署名并全面细致审阅反馈。CL-BENCH 首次单独考‘现学现卖’，有独特设计原则、四大题型，其评分杜绝‘差不多’，还让 10 个前沿模型‘翻车’。
我用这个开源的「智能体记忆操作系统」，30分钟做了一个AI备忘录应用。
文章推荐开源记忆项目MemOS，它是为智能体打造的记忆操作系统，能让AI有长期记忆体系。作者用其30分钟做出AI备忘录应用，还介绍了MemOS框架，称它是AI转变的关键基建。
G2ConS将微软GraphRAG的成本被打下来了~
传统Text - RAG处理多跳推理表现不佳，GraphRAG虽能提升准确率，但成本高。作者提出G2ConS方案，在3个多跳QA基准全面SOTA，平均节省30%费用，EM提升31.44%，整体流程仅3步。
哈佛发现基础模型比你想象中更强大：纯采样方法可超越RL
论文提出基础模型本身已具备强大推理能力，通过“幂采样”纯采样算法，在多推理任务上媲美或超越RL后训练，挑战“RL才能提升推理”观念，为理解基础模型潜力开新视角。
直播预约 | 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点？
论文提出 SwS 框架，针对强化学习场景，利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，合成针对性训练数据。还对其进行多项扩展，在多个基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。
很多AI人还在自嗨，外贸人已经用AI卷翻天了。
作者参加OKKI 2025新品发布会，深感外贸人用AI“卷翻天”。总结8条启示，如AI是队友、智能体达L3才成熟等，强调用人类思维理解行业，以AI解决问题，让技术转化为生意增量。