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中国团队让AI拥有「视觉想象力」，像人类一样脑补画面来思考

上海交通大学等团队提出 Thinking with Generated Images，让大模型像人类一样用「脑内图像」推理。该研究区分三种视觉思维模式，提出核心技术框架，解决视觉推理局限，实验效果好，未来有望在多领域突破。

当AI智能体走向真实应用，前沿风险藏于复杂长尾场景，难以靠人工覆盖。创智、复旦、牛津联合发布AutoControl Arena框架，自动合成可执行测试环境，还构建X - BENCH验证，已在GitHub开源。

文章介绍开源项目「Aha」— AutoHarness，这是面向AI Agent的自动化Harness Engineering轻量级治理框架，能让智能体迎来顿悟时刻。对比了其与LangGraph、OpenAI SDK能力，还给出核心架构、安装及使用示例。

本文是 Nano Banana Pro 开发指南，介绍其通过‘思考能力’、实时搜索和 4K 画质构建应用。涵盖在 Google AI Studio 试玩、环境搭建等内容，还给出使用最佳实践与提示词技巧。

该综述提出分类框架组织Graph与AI Agents领域研究进展，详细探讨图技术在AI代理规划、执行、记忆和多代理协调等核心功能中的作用，还提及代表性应用、挑战和未来机遇。

黄叔实测豆包「工作任务」模式，其有独特的本地/云电脑双模式。本地能分析电脑内存问题，云端可处理监控任务，还能助力开发复杂项目，且Skill自动接入，与本地电脑实时同步。

魔芯科技联合浙大潘云鹤院士团队发布全球首个Flash World Model——MoWorld，全栈基于国产NPU，实现50FPS实时推理，推理成本降70%，为世界模型产业化带来新思路。

NVIDIA、港大、MIT团队提出Sol - RL，采用「FP4先探索、BF16再训练」框架，将扩散模型训练收敛速度最高提至4.64x，在速度与对齐效果间给出工程可行解法。

多模态大语言模型发展下，GUI Grounding任务是难题，现有RLVR方法有瓶颈。浙江大学等团队提出AEPO框架，推出InfiGUI - G1系列模型，小参数量刷新GUI基准测试SOTA，代码已开源。

南开大学等机构设计 InMind 评测框架，在 Avalon 游戏对 11 个前沿大模型测试。多数模型停留在表层模仿，仅少数推理增强模型有初步‘风格敏感性’，未来人机交互应关注‘像不像’。