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GitHub上的banana - slides项目很火,近一周涨2K+ Star。它是基于Nano Banana Pro的Vibe PPT生成工具,不强调套模板,能将想法、氛围和内容结构转成幻灯片,还具备多种强大功能。

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Claude Code用不了?我给你开发了一个GLM Code

Claude Code虽好用,但存在订阅难、易封号、配置麻烦等问题。作者开发了GLM Code,一行命令就能用,安装简单、价格便宜、无封号风险,能力达Claude 90%,还给出使用步骤、适用人群等信息

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为什么 LLM 搞不定复杂任务?ReAct 与 Reflexion 技术综述

文章指出大语言模型处理复杂任务存在事实幻觉、缺乏实时信息等问题。介绍ReAct将推理和行动结合,及Reflexion在其基础上添加评估反思机制,探讨两者结合优势,还提及未来发展方向。

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Claude code skills 怎么用来写作?

作者成峰分享用Claude Code的Skills功能写作的方法。先做写作准备,再用Skills辅助写作,介绍其优势、建立方法,最后排版发布。强调有效AI写作是让AI执行方法论,形成闭环。

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BigBang-Proton: 自回归基座模型统一语言、科学和物质世界

超对称公司发布新版基座模型 BigBang - Proton,实现多学科问题与 LLM 统一预训练和推理,挑战主流 AGI 技术路线。它有三项创新,在多专业学科任务表现出色,还提出宇宙尺度压缩构想。

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NIPS2025|小红书智创AIGC团队提出布局控制生成新算法InstanceAssemble

当下文本生成图像扩散模型有进展,但现有布局到图像生成方法在复杂场景表现不佳。小红书智创AIGC团队提出InstanceAssemble框架,从架构和评测应对难题,实现复杂布局下精确图像生成,有广阔应用潜力。

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奥特曼纳德拉同台回应一切:合作细节、OpenAI未来路线曝光

OpenAI完成“股改”,奥特曼和微软纳德拉露面回应诸多外界关注话题,包括OpenAI新组织结构影响、微软与OpenAI后续合作、AI未来等,还谈及营收、算力投资、上市计划等细节。

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大模型是否对问题难度有预判?最新研究揭示 LLM 内部的“难度感知机制”

近期论文《Probing the Difficulty Perception Mechanism of Large Language Models》系统性解答大模型能否感知问题难度等问题。研究基于数据集在主流 LLM 上训练轻量线性探针,定位负责难度感知的注意力头,还发现不同模型表现有差异。

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在Agent时代,提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering(ACE),让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略,以及ACE的概念、原理与架构。

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