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刚刚，Thinking Machines出手！首款交互模型来了，翁荔出镜实测

Thinking Machines Lab推出首个大模型TML - Interaction - Small，打破传统人机交互模式，实现全自然交互。它训练范式独特，采用双模型架构等设计，评测表现超GPT - Realtime 2.0等模型，后续还会推出更大尺寸模型。

Sam Altman宣布OpenAI的Codex使用量两周内暴涨10倍，而Claude Code表现不佳。用户对Codex有功能、速度、定价等多方面建议，也对OpenAI产品策略不满，未来发展受用户关注。

华尔街日报消息，Reddit起诉大模型平台Anthropic，指控其非法访问网站10万次，用用户数据训练AI。Reddit称已和OpenAI、谷歌达成合规合作，此次起诉为求赔偿并让Anthropic履约。

Cursor发表《Dynamic context discovery》文章，讲述上下文管理秘密，提出“动态上下文发现”模式，分享五个优化手段，如长输出变文件、聊天历史变档案等，还阐述了为何用“文件”及相关思考。

OpenAI客户总监Sophie Rose无内推、背景，靠一条陌生人私信，五周入职OpenAI。她主动出击联系负责人，还建议有策略展示自我，如在平台分享见解，能增加获职机会。

首尔国立大学提出全新框架，能生成虚拟动态场景并支持多角色上下文动作生成。引入LLM拆解复杂任务，系统用事件驱动方式规划动作，还构建基准评估相关能力，有良好扩展性和实用性。

小米发布Qwen2.5VL升级版MiMo-VL，能力提升30%。它能完成输入视觉回答问题、做几何体等任务，重点解决多模态推理、视觉理解及与人类偏好对齐问题，介绍了模型结构、训练阶段等内容。

中国科学院计算技术研究所与上海交通大学团队提出多人物动画生成框架MultiAnimate，引入身份标识与空间关系建模方法，用双人数据训练，能扩展到多人动画生成，优于现有方法。

在‘提示工程’后，‘上下文工程’成焦点。它是提示工程延伸，因信息过多模型会‘失焦’，上下文是稀缺资源。文章介绍高效上下文‘解剖学’、运行时检索策略、长周期任务应对方法等。

围绕 Codex 与 Claude Code 使用额度问题，社区不满额度机制不透明不可预测。Codex 团队 Tibo 公开额度重置逻辑源于补偿，并非营销。此外，还谈及产品融合、技术创新、算力决策等多方面内容。