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再不怕乱引文献！绕过付费墙，BibAgent把学术核验转为证据链
大模型生成学术论述，其引用验证成难题，尤其付费墙后论文难以核验。BIBAGENT突破此困境，不破解付费墙也能验证引文语义真伪，还构建MISCITEBENCH评测，表现优异，为科学写作补“可审计基础设施”。
去掉像素中介！上海交大让AI边看边想边画，用同一个“大脑”跨模态推理
上海交大等团队提出LatentUM架构，摒弃像素解码中介，在共享语义潜空间跨模态思考。它用MBAQ技术转化视觉特征，设计MoME架构，还能自我反思、规划路线、模拟世界演变，表现出色。
NeurIPS 2025｜VFMTok: Visual Foundation Models驱动的Tokenizer时代来临
传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok，用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer，实验显示其性能优异。
AI人格分裂实锤！30万道送命题，撕开OpenAI、谷歌「遮羞布」
Anthropic联合Thinking Machines研究，用30万个场景和压力测试拷问OpenAI、谷歌等前沿大模型。发现模型规范有矛盾漏洞，不同模型价值优先模式不同，如Claude重道德，Gemini重情感等。
阿里Qwen-Image-2.0图像生成与编辑巅峰汇合，超真实、超强图文结合
阿里Qwen - Image - 2.0将生图与编辑能力合二为一。它支持长指令，能精准渲染大量文字，引入物理逻辑让文字呈现真实质感，在生图和编辑上对语义理解和画面重构能力强。
深度解读｜从 LLM Wiki 到 Google OKF，如何重建企业 Agent 的可靠知识底座
文章深入解读 LLM Wiki 与 Google OKF，探讨如何重建企业 Agent 可靠知识底座。指出 RAG 检索有局限，Wiki 式体系可整理知识。介绍 LLM Wiki 构想、OKF 规范及构建符合 OKF 约定的 LLM Wiki 的方法。
AI 编程如何在团队中真正落地？
文章围绕AI编程工具Cursor在团队落地展开。分析推广难题，如使用意愿和能力问题，提出研发流程规范、结构化语言表达和应用级特化解决方案，还给出通用Rules和prompt示例，助力Cursor高效落地。
Dev Proxy v1.3.0：HAR 文件生成、LLM 使用跟踪、增强的 API 测试功能
Microsoft 365 开发团队发布 Dev Proxy v1.3.0 版，引入 HAR 文件生成、OpenAI 使用跟踪等新功能，改善调试、测试和 API 监控，还改进 OpenAPI 规范生成等，同时更新了 VS Code 工具包。
python打造Google(A2A)+MCP，Langchain生态互补
文章介绍Google的Agent2Agent（A2A）协议，它能实现AI代理通信协作，打破平台孤岛。还提及MCP协议，二者互补。重点介绍python - A2A库，它实现A2A规范，与多框架、模型集成，给出实战示例。
登顶Hugging Face论文热榜，LLM重写数据准备的游戏规则
企业数据团队面临数据准备难题，传统方法依赖人工规则，有诸多局限。上海交通大学等机构研究团队综述指出，LLM正推动数据准备从“规则驱动”向“语义驱动”转变，还给出技术选型、评估基准及工程指南。