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分享不同 AI 工具、模型与相关技术的使用方法和实践文章。
7月6日，腾讯混元Hy3正式版发布。 同一天，几乎没有人注意到另一件事：微信AI团队在GitHub上 quietly 放出了Hidden Decoding at Scale的正式论文，WeLM技术博客同步更新。不仅如此，WeLM的官方技术团队还开设了小红书账号，开始对外宣传WeLM的技术成果。 信号的导火索在几个月前。据《中国企业家》报道，2026年腾讯年会上，微信高层公开表态，希望自己训练大模型，集团给予更多GPU支持。 在腾讯集团层面，混元是无可争议的「正规军」。前OpenAI研究员姚顺雨空降半年，AI Lab被整体并入，数百亿研发投入押注于此。 但在这条主线之外，微信事业群也正在悄悄发力
曾经我们对 AI 的期待还比较朴素，写邮件、翻译论文、聊天搭子……那时候，AI 像一个初出茅庐的实习生，你指哪它打哪，但也经常一本正经地胡说八道。
大家好，我是极客杰尼。 今天，md2wechat 正式发布 3.0.0 大版本，这次最重要的变化，是普通创作者也能让 Agent 帮自己完成多图和 SVG 排版。
近日，新基石研究员、北京大学集成电路学院教授、深圳研究生院信息工程学院院长杨玉超团队，联合中国科学院上海微系统与信息技术研究所宋志棠研究员团队等，在国际顶级学术期刊《科学》发表最新成果，在新型神经动力学计算芯片领域取得重大突破。
1. 引言 打官司，从来不是一问一答就能结束的事。 对当事人来说，一个案件意味着与律师的反复沟通、一轮轮文书起草，再到一审庭审、提出上诉、二审裁判，事实在积累，证据在交锋，每一步都建立在上一步之上。而对律所来说，这背后还有一整套专业运转：检测利益冲突、分配代理律师、拟定诉讼策略…… 一个案件的生命周期，远比一次问答复杂得多。而现有的模拟系统，大多还停留在单点模拟：演一次庭审、答一道法考题，答完就重置，仿佛案件没有过去，也没有未来。 LEGALWORLD 想改变这一点。 这是一个基于 LLM 智能体驱动的全生命周期交互模拟的法律环境。在这里，一个完整的中国民事实务被组织成一条连续推进的状态链，沿
过去几年，扩散模型几乎定义了高质量图像生成：从随机噪声出发，经过多轮迭代，逐步 “雕刻” 出一张图像。但随着大语言模型席卷人工智能领域，另一条路线正迅速走到舞台中央 —— 图像，能否也像语言一样，通过自回归方式逐步生成？
OpenAI高管亲自下场，教开发者5分钟极速「策反」Claude Code，这波贴脸开大太狠了。
刚刚，Agnes 升级了！ 不，不是这个 Agnes，而是 Agnes 大模型。刚刚，这个模型家族迎来了其最新成员：Agnes-2.5-Flash。这是 Agnes 全新一代高性能文本模型，围绕 Coding、Agent 和日常开发场景做了整体优化，目标是在性能、速度与成本三者之间找到更好的平衡点。 相比上一代，Agnes-2.5-Flash 在代码理解、工程修复、多步骤任务执行以及复杂推理上都有明显提升，能够覆盖从代码生成到项目维护的大部分开发任务，定位是开发者日常使用的主力模型。值得一提的是，它延续了不限期免费开放的策略！ 与此同时，Agnes 还首次预告了旗舰模型 Agnes-2.5-P
最近刷小红书，总能刷到 ChatCut。
不教AI认手,而是从视频世界模型里直接「读」出双手:三大基准SOTA,让百万小时野生视频第一次能变成机器人的操作教材。
一个AI工具挖出了藏在Linux里15年的致命漏洞，另一个AI却因为一个被录错的数字，让四辆警车把无辜记者当成盗车贼围了起来。
奖励模型（Reward Model, RM）是大语言模型对齐的核心组件，负责为模型输出提供符合人类偏好的评价信号。现有方法各有短板：标量判别式 RM 高效稳定但可解释性有限；生成式 judge 能给出判断理由，却需为每个样本生成长 reasoning，token 与延迟开销显著。
近期，围绕「世界模型」的讨论持续升温。机器人、自动驾驶、视频生成、具身智能等多个方向都在频繁使用这一概念，相关系统不断出现，演示形式日益丰富，评价指标也越来越多。伴随这一趋势，一个基础问题变得格外重要：当一个模型被称为「世界模型」时，人们究竟在评价什么？
人类可以在一生中持续学习新知识，而不会轻易遗忘已有技能。然而对 AI 模型而言，这恰恰是一道极具挑战性的难题：每当模型学习新任务时，参数更新往往会覆盖历史知识，产生经典的 “灾难性遗忘” 难题。持续学习（Continual Learning）正是为突破这一瓶颈而生的研究方向。
2026年下半场，AI Coding赛道最大的焦虑变了。
在过去二三十年的互联网发展中，个性化推荐几乎一直是平台的核心能力之一。打开视频 app，平台决定你接下来会刷到什么视频；打开购物软件，平台预测你可能会购买什么商品；打开短视频 app，平台根据你的浏览、点赞、停留和互动，不断优化信息流。某种意义上，现代互联网的用户体验本身就是由推荐系统塑造的。
把腾讯WorkBuddy用透，你26年下半年会轻松很多。
我把那种号称能省 Token、要求 AI 尽量少说话的 Skill，叫做“电报体 Skill”。
近期，美国俄勒冈州立大学研发出一种新型成像传感器，不仅可在探测光线的同时进行图像存储（近期光照信息），还能实现信息的按需“遗忘”。
这篇文章，我会从我对Skill的理解、设计Skill的方法、怎么升级和迭代Skill这些维度展开。并且会结合之前的Codex自动化剪辑工作流，尽可能用简单和直白的语言，把Skill讲清楚，确保朋友们看完就能用得上。
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