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第 3 章 Agent 核心功能技术详解
本章以Claude Code及其生态为主参照，介绍现代Agent平台提供类似‘操作系统’机制，包括命令、记忆等。面向熟悉Python与LLM的开发者，按是什么、解决什么问题等展开，还分析了Agent工程核心挑战。
构建 Agent Native 软件的完整技术指南
Dan Shipper 和 Claude 联合撰写构建 Agent 原生软件技术指南，总结如何重新思考软件架构，让 Agent 成软件一等公民。指南源于实战，介绍构建原则、方法、执行模式等，还提及产品影响、移动端挑战及应对。
AI 正在奖励那些「最不专业」的人
文章以AI能力为上涨的潮水、个人专业技能为柱子作比，指出AI先替代简单重复工作，再逐级挑战复杂工作。高精尖专家因专业技能高难，难见AI价值；创业者则受益于AI对琐碎事务的处理。
全新唇同步技术OmniSync，遮挡，侧脸不在话下
唇同步对创建逼真视频内容很重要，但现有方法在身份一致、姿势变化等方面有局限。中国人大携手快手提出OmniSync，引入无需掩膜的训练范式，保证身份和姿态一致，能适应复杂场景，还建立AIGC - LipSync基准。
一篇多模态大模型推理技术最新综述
华东师大&字节跳动系统回顾基于强化学习的MLLMs推理进展，涵盖关键算法设计、奖励机制创新及实际应用，探讨了RL在LLMs/MLLMs中的关键设计与优化策略，还涉及多模态大模型推理多方面内容。
造ChatGPT的人，已经不用ChatGPT干活了
不到一年，OpenAI就把主力AI从ChatGPT换成AI智能体Codex。到2026年6月，Codex吃下全公司每周99.8%的输出token。各部门都将其作为头号工具，它还成通用工作流智能体。
2026，一篇不错的高效Agents技术全面综述
上海AI Lab等9所高校联合发表《迈向高效智能体（Agents）：记忆、工具学习与规划综述》。文章介绍了高效智能体概念，分析其效率危机，阐述提升效率的三大战略方向，涵盖多种记忆、工具学习和规划方法。
2025 年最全面的 LLM 架构技术解析【长文】
Sebastian Raschka更新「大型LLM架构对比」长文，解析2025年LLM架构发展。介绍了如DeepSeek V3、OLMo 2、Gemma 3等模型架构特点，像DeepSeek V3用MLA和MoE提升效率，还探讨线性注意力复兴等趋势。
无限长、零掉帧！StableAvatar口型同步全新技术
当前音频驱动头像视频生成扩散模型合成长视频时难兼顾音频同步与身份一致，瓶颈在音频建模。复旦大学提出StableAvatar，首个端到端视频扩散Transformer，能无限时长生成，还介绍原理与演示效果。
HOIDiNi：一句话驱动虚拟人高精度操作物体
特拉维夫大学提出HOIDiNi，这是文本驱动的扩散框架，用于生成人体 - 物体交互动作。它引入扩散噪声优化，能兼顾真实感与物理正确性。不过它泛化能力待拓展、生成速度慢，未来需提升效率等。