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边画边想！多模态Reasoning迎来巨大提升！

论文指出文本无法精准表达空间关系，现有视觉语言模型（LVLM）在空间推理上是短板。ViLaSR让模型直接画图推理，经三阶段训练，在五大空间推理测试中表现出色，还开源资源，有望带来机器认知升维。

现代大型语言模型（LLM）存在「记忆缺陷」，难以维持长期记忆。近期关于大模型记忆的研究增多，如 MemOS 等。文中介绍了长上下文处理能力与记忆的关系、记忆类型，以及实现 LLM 记忆的多种方法和相关研究成果。

文章围绕AI漫剧展开，讲述其兴起动因，如技术突破、成本降低等；探讨IP创作该选成熟IP还是新IP；展望未来，认为它可能成主流，但要解决内容和技术难题；还提及工具平台与内容收益问题。

Thingking Machines发布第三篇研究博客，核心作者是OpenAI联创John Schulman。研究关于LoRA参数高效微调方法，探究其匹配全量微调效率的条件，给出简化调参方案，还提炼出三个核心发现。

OpenAI联合创始人Andrej Karpathy在Sequoia Ascent大会上表示，AI Agent正改变软件与工作模式。编程基本单位从写代码变为给Agent下达指令，软件3.0以上下文窗口为程序，LLM为解释器。他还提出理解AI能力分布的框架，给出创业建议。

Anthropic推出首个官方技术认证Claude Certified Architect, Foundations（CCA - F），考试涵盖五个核心领域，有6个实战场景，目前仅对合作伙伴员工开放，还推出了完整备考课程体系。

普林斯顿、CMU、斯坦福、牛津等提出Skill-Native大模型，提出Skill Entropy度量技能切换难度，搭建Skill²-Bench评测，还将熵用作训练信号提出Skill-Entropy RL，提升多模型准确率，且技能熵可复用。

文章指出 AI 成研发主力军，改变软件生产方式，传统研发管理办法需升级。当前人和 AI 协作有诸多问题，介绍了研发三阶段，阐述可观测性与可控制性概念、关键指标，以及实现可控制性的要素，强调二者结合构建高效研发体系。

Mistral AI第三代模型发布，含三个小型密集模型和稀疏混合专家模型Mistral Large 3，全用Apache 2.0许可。有多项技术亮点，Ollama等支持部署微调，还给出实用配置建议。

Perforated AI团队搞出‘穿孔反向传播’技术，给旧神经元加‘人工树突’。测试中计算成本最高降38倍，模型准确率不降反升，还近乎即插即用。这或引发行业变革，但也面临验证、生态和收费等挑战。