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o1之后下一个范式？隐式CoT大突破，让推理不再「碎碎念」
文章推荐 Implicit Chain-of-Thought 的最新进展 SIM-CoT，它直击隐式 CoT 核心痛点，用辅助解码器让隐式推理可解释。推理零额外开销，效果猛，研究已中稿 ICLR 2026，论文等均已开源。
GPT-5.2来了…
OpenAI推出GPT - 5.2系列，是适合专业知识工作的模型。它在专业工作表现、编程能力、可靠性与安全性等多方面有提升，定价公布，已向付费用户逐步推出，此次更新重在夯实基础。
OmniHuman-1.5：让数字人拥有“思考”的视频生成新范式
现有视频数字人模型难捕捉角色本质，字节提出 OmniHuman - 1.5 框架。其核心创新是用 MLLM 提供语义引导、提出多模态 DiT 架构和伪末帧设计，使模型融合多模态信号，生成高质量角色动画。
半年研发、1周上线，1秒200行代码爆发？美团研发负责人：靠小团队奇袭，模型和工程能力突破是核心
美团基础研发平台工程效率负责人程大同在访谈中解答了美团 AI Coding Agent 产品 NoCode 的相关问题，包括模型性能优化、产品定位、用户画像、使用边界等，还谈及与 CatPaw 的关系及未来规划。
【万字长文】Anthropic发布Prompt Engineering全新指南
Anthropic发布全新Prompt Engineering指南，涵盖元提示、模板等关键技术。介绍了prompt类型、必备要素，还给出优化技巧，如添加示例、思维链精炼等，涉及XML标签、链式提示等方法，也提及减少幻觉、提高一致性等内容。
一篇95页最新80种Deep Research系统全面综述
浙大研究深度研究系统领域，分析自2023年以来80多个相关实现，提出4维度分层分类法，全面分析4种实现架构，还阐述各维度演变进步。
Anthropic的多智能体，真的有必要吗？
作者曾质疑多智能体系统，看了Anthropic对「Claude Research」的说明后有了改观。介绍了多智能体系统定义、性能提升、代价，还阐述构建方法、评估方式，公开三个核心提示词及协作模式。
聊聊AI应用架构演进
本文按AI应用架构演进路线，介绍每次演进增加的架构内容及相关技术，涵盖从简易架构到Agent模式等各阶段，还提及监控、推理性能优化等，助读者整理新技术，为探讨AI与传统应用架构异同做调研。
AI生图大洗牌！流匹配架构颠覆传统，一个模型同时接受文本和图像输入
AI生图有新突破，新模型FLUX.1 Kontext用流匹配架构，与此前技术不同，能接受文本和图像输入。其来自Black Forest Labs，有编辑和生成能力，还具备4个特性，第三方测试也给出提示词使用技巧。
刚亮相就传被英伟达收购：Gemini 老兵团队凭什么还敢押注 Coding Agent？
本文是InfoQ编译的科技播客访谈，Reflection AI由前Google DeepMind Gemini团队成员创立，近期发布了5010亿参数的开放大模型Beam，主打编程、推理和智能体任务，发布一周后传出英伟达拟收购该公司的消息，访谈中分享了对开放模型诸多问题的观点。