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Jina 第4版：多模态向量检索，统一适配，挑战3大任务
Jina第4版基于Qwen2.5 - VL模型扩展，支持单向量和多向量输出。它经对比学习和任务特化训练，推理时可按需选LoRA适配器，能利用多模态处理能力优化不同任务性能。
从0到1：天猫AI测试用例生成的实践与突破
本文阐述天猫技术团队在AI赋能测试领域的实践，讲述智能测试用例生成落地路径。介绍业界现状与天猫业务特性，给出实施策略，展示应用效果，还指出问题并对未来发展做了展望。
可能是比Lovable还好的Vibe Coding产品-MiniMax Agent体验
作者测试MiniMax Agent，用其生成法国景点介绍、艺术家作品对比、攻壳机动队分析等网页。它能自主找信息、整理，生成图、音等。和Lovable对比，它表现更优，还支持免费试用。
第十届深港城市\建筑双城双年展专场论坛·生成出来，生存下去
第十届深港城市/建筑双城双年展《__生__：AI艺术单元》开启，专场论坛《生成出来，生存下去》聚焦AI艺术实践现实处境。活动邀请多领域人士参与，探讨技术对艺术生态影响，还组织夜间观展活动。
GPT-5准确率不足40%！北大发布多模态、高难度化学基准SUPERChem
北大团队发布多模态、高难度化学基准SUPERChem，构建评估大语言模型化学推理能力新体系。测试显示，GPT - 5准确率仅38.5%，与低年级本科生相当，且模型在高阶推理有短板，该基准为模型优化指明方向。
谢赛宁、李飞飞、LeCun联手提出多模态LLM新范式，「空间超感知」登场
纽约大学助理教授谢赛宁与李飞飞、Yann LeCun 合作提出「Cambrian - S」，迈出视频空间超感知探索第一步。该研究引入 VSI - Super 基准，还提出预测性感知范式，在空间认知任务上有提升，相关论文值得视频多模态研究者参考。
北大大牛团队最新顶会，首次让AI能够生成真实火焰
北京大学陈宝权教授团队提出 FieryGS 框架，被 AI 顶会 ICLR 2026 接收。它将多模态大模型、燃烧物理仿真与 3D 高斯溅射融合，首次在 3D 重建中实现物理可信、语义感知且可控的火焰合成，推动数字孪生发展。
卡内基梅隆大学开源LegoGPT，用AI设计乐高模型
卡内基梅隆大学开源LegoGPT，可依文本提示生成物理乐高模型。它把乐高设计转为自回归文本生成任务，基于LLaMA - 3.2 - 1B - Instruct微调，应用场景广泛，如教育、玩具设计等。
工程师狂喜！Qwen3-VL 检索双雄效率翻倍
通义大模型开源Qwen3-VL-Embedding和Qwen3-VL-Reranker，解决多模态检索难题。两模型多模态全兼容，双塔+单塔协同提速，实用主义拉满，集成成本低，实战表现超预期。
Nature子刊封面：牛津提出首个百万级多模态心脏基础模型CSFM
牛津大学团队推出全球首个心脏传感基础模型CSFM，能统一分析多源数据，精准诊断房颤、预测死亡风险等。它打破设备壁垒，让偏远地区也能享用顶级心脏监护，推动全球医疗平权。