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港大张清鹏 Nature 子刊最新研究：AI 结合血液多组学，提前 15 年预测心血管疾病风险
香港大学张清鹏团队基于UK Biobank数据，开展AI与血液多组学结合的研究。成果显示，引入血液多组学信息，能显著提升心血管疾病长期风险预测能力，为风险研究提供新思路。
谷歌发布适用于多智能体的八种设计模式
谷歌发布多智能体系统八种核心设计模式指南，涵盖顺序流水线到人工介入架构等范式，对每种模式清晰解释，还附谷歌 Agent Development Kit 示例代码，助开发者结构化设计系统。
分享6个平时我最常用的Prompt心法。
作者作为常靠AI帮忙的普通用户，分享6个与AI对话的心法技巧。包括让AI选角色回答、回答前追问、与AI辩论、预演失败、反向推提示词和双层解释法，助大家与AI有效协作。
别难为 ChatGPT 了！面对海量资料，NotebookLM + Gemini 的“外挂模式”才是降维打击
Google打通NotebookLM和Gemini后，二者协作效果出色。NotebookLM可拆解复杂信息，Gemini以其为参考数据源答案更精准。二者还能基于笔记本做网站、视频、图片等，各有优势、双向协作。
当世界模型不止「视频」该如何评估？WorldLens提出实用化评估新框架
生成式世界模型在多领域进展显著，但评估存在局限。WorldBench 团队构建 WorldLens 评测框架，从五个维度评测开源世界模型，其评测 EvalKit 已公开，可暴露模型能力边界与失效模式。
视觉思维链全新架构，加州大学让多模态大模型有了灵性，整体性能提升5.3%
加州大学伯克利分校等团队提出视觉思维链（CoVT）架构，让视觉语言模型推理时生成连续视觉信号。它内化轻量级专家能力，采用对齐策略和四阶段训练，实验显示性能提升，还具可解释性。
抛弃“级联”架构！快手OneRec用大模型重构推荐系统，服务成本降至1/10
传统级联式推荐架构有瓶颈，快手用OneRec重构推荐链路，服务成本降至1/10。文中介绍OneRec架构、Tokenizer方案、强化学习奖励设计，还提及优化及多模态联合训练方向。
海外GEO优化怎么做？15步可操作方法分享【干货】
白杨SEO分享海外英文GEO优化15步可操作方法。先阐述GEO与SEO、国内与海外GEO区别，后从高频词内容调研、发布原创数据等方面详细介绍优化步骤，还提及相关工具与平台。
NeurIPS 2025｜VFMTok: Visual Foundation Models驱动的Tokenizer时代来临
传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok，用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer，实验显示其性能优异。
拜拜了GUI！中科院团队“LLM友好”计算机使用接口来了
中科院软件所团队研究指出，现有LLM智能体成功率低、效率差的瓶颈在于GUI。其设计与LLM能力错配，团队提出声明式接口GOI，实现策略 - 机制分离，经测试性能提升显著。