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第一章：AI 技术前沿全景

文章聚焦AI Agent技术前沿，阐述大语言模型三次能力跃迁，从涌现能力到对齐指令遵循，再到推理与行动。还提及Scaling Law变化，推理时计算扩展更划算，介绍代表性推理方案及多模态融合，指出Agent打破传统对话AI局限。

本文实测「码上飞」AI 开发平台，它让用户用对话或语音描述需求，AI 就能做出应用。测试了美甲预约、AI 生图、私域自媒体知识付费小程序三个场景，它表现出色，大幅压缩开发成本，助普通人跨过技术门槛。

Unsloth宣布更新，支持视觉/多模态模型强化学习训练，含Gemma 3和Qwen2.5 - VL。其独特机制使VLM RL训练速度提升、显存占用降90%等。还引入GSPO算法，能在免费Colab T4 GPU训练Qwen2.5 - VL - 7B。

近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）在提升大型语言模型（LLM）推理能力上有关键作用，但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略，让模型自我合成变分问题形成自我提升循环，实验效果惊人。

Qwen3.6-35B-A3B开源，是稀疏MoE模型，总参350亿、激活参数30亿，轻量高效，在智能体编程等方面表现卓越，超越前代，可与稠密模型媲美，支持多模态，已在Qwen Studio上线并发布开源权重。

谷歌Nano Banana模型刷屏，其项目负责人等揭秘技术。它有场景一致性、文本渲染等特性，团队用文本渲染能力作评估指标，还靠原生多模态、交错式生成等技术，结合用户反馈实现多方面进步，图像模型做PPT尚处起步。

Unsloth团队修复Qwen3-VL系列模型聊天模板语法问题，重新上传GGUF量化文件，使模型可本地稳定运行。介绍了不同规格模型硬件需求、表现，给出部署步骤、参数差异，还展示多模态能力测试，提供多种格式模型及微调工具。

在模型能力趋同当下，科大讯飞在1024开发者节提出让AI“更懂你”。展示多模态超拟人“小飞老师”和「百变声音复刻」功能，发布星火X1.5大模型，还推出多领域软硬件产品，赋能多行业。

ICCV 2025中稿的LangScene-X以全新生成式框架，仅用稀疏视图就能构建可泛化的3D语言嵌入场景。它攻克传统方法痛点，将多模态信息统一在单一模型，为空间智能领域打开新大门。

该论文提出强化学习场景下的启发式数据合成流程（SwS），利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，弥补推理缺陷。对其扩展后适应性更广，在多基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。