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突破高分辨率图像推理瓶颈，复旦联合南洋理工提出基于视觉Grounding的多轮强化学习框架MGPO
先进多模态大模型处理高分辨率图像有瓶颈，复旦和南洋理工研究者提出基于视觉Grounding的多轮强化学习方法MGPO，能让模型精准推理，还可使模型从答案反馈中涌现视觉定位能力，避免依赖昂贵标注。
AI生图迎来大升级：图像编辑达到像素级！背后团队大多来自Stable Diffusion模型基础技术发明团队
Stable Diffusion缔造者团队创立的 BFL 发布全新图像生成模型 FLUX.1 Kontext，可实现像素级图像编辑。它能以文本和图像为输入，有 Pro、Max、Dev 三版本，已在多平台上线，获用户好评，但也面临竞争。
瘦身不降智！大模型训推效率提升30%，京东大模型开发计算研究登Nature旗下期刊
京东探索研究院大模型研究登Nature旗下期刊。其提出系统与方法，经四大创新使大模型推理提效30%、训练成本降70%。成果支撑JoyBuild平台，可帮企业将通用模型转化为专业模型，加速商业化落地。
基础模型又一关键拼图，腾讯混元发布训练新范式「无相」：引入功能性记忆，打破静态权重枷锁
腾讯混元团队发布HY - WU范式，打破静态权重束缚，引入功能性记忆，实时生成个性化参数。应用于图形编辑基模效果好，在图像编辑任务表现优秀，还对未来AI架构提出多方面展望。
突破具身智能“专家困境”！北大新方法让宇树G1靠单一框架掌握跳舞和侧手翻
北京大学与BeingBeyond团队联合研发的BumbleBee系统，用创新的‘分治 - 精炼 - 融合’三级架构，实现人形机器人在多样化动作中的稳定控制，破解传统控制策略的‘专家困境’与‘现实鸿沟’。
首个基于MCP 的 RAG 框架：UltraRAG 2.0用几十行代码实现高性能RAG， 拒绝冗长工程实现
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，工程实现成本高。清华大学等联合推出首个基于MCP架构的UltraRAG 2.0，组件化封装、调用扩展灵活，低代码实现高性能，可用于科研和行业应用。
技术框架不重要，大厂简历不值钱？小哥不会写代码却进了Lovable，80% 靠聊天也能上生产
Lovable是当红AI产品公司，估值66亿美元，其开设全职Vibe Coder岗位。零技术背景的Lazar Jovanovic成首位该岗员工，他80%时间规划对话，介绍了Vibe Coding方法及应对问题策略，强调表达、品味等重要性。
技术框架不重要，大厂简历不值钱？小哥不会写代码却进了Lovable，80% 靠聊天也能上生产
零技术背景的Lazar Jovanovic成Lovable全职Vibe Coder。他80%时间规划对话，20%执行，多开版本让AI“内卷”。他认为无技术背景反是优势，使用AI要有“妄想”心态，编码已非核心，判断力和品味更重要。
一个“蠢问题”改写模型规则！Anthropic联创亲曝：瞄准Claude 5开发爆款应用，最强模型的价值会让人忽略成本负担
Anthropic联合创始人Jared Kaplan在YC分享Scaling Law对大模型发展的影响及对Claude等模型的意义。他认为AI发展不平衡，建议构建未完全跑通的产品，还介绍了Claude 4优化，探讨人机协作等内容。
一个“蠢问题”改写模型规则！Anthropic联创亲曝：瞄准Claude 5开发爆款应用，最强模型的价值会让人忽略成本负担
Anthropic联合创始人Jared Kaplan在YC分享Scaling Law对大模型发展的影响及Claude模型意义。他指出Scaling Law源于问“蠢问题”，是推动AI进步核心动力，还给出产品构建建议，介绍Claude 4优化。