人类对Codex的开发不足1%：干货长文汇总Codex最新玩法、技巧和解答！（在新窗口打开）
这两天 Codex 登录的事算是暂时翻篇了。
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AI技术文章
分享不同 AI 工具、模型与相关技术的使用方法和实践文章。
ICML 2026｜文生图模型也会「忘词」？复旦创智等提出Prompt Reinjection，无需训练提升文生图指令遵循能力（在新窗口打开）
近年来，文生图模型的能力快速提升。从 Stable Diffusion 到 FLUX、Qwen-Image，扩散模型已经能够生成高质量图像，也能处理越来越复杂的文本提示。
解锁Agent Swarm新潜力，openJiuwen又一力作：多智能体流网络（在新窗口打开）
多智能体协作对于解决复杂问题虽然具有巨大优势，但是其架构本质上易出现错误传播，因为由不正确的工作流生成或单智能体幻觉输出引起的错误会沿着协作链蔓延，影响最终结果。
Coding Agent 技术全景图：Context Engineering、Subagents 与 Harness，一年范式转移全解析（在新窗口打开）
一年前，行业还在为“从自动补全到 Agent”的进化感到兴奋。然而一年过去，我们不难发现单纯靠“Vibe Coding”和“Prompt 调优”，面对非确定性模型带来的风险和成本问题，显然无法撑起企业级软件开发。
一件衣服「隐身」可见光-热成像检测器，清华多模态对抗新方法（在新窗口打开）
清华大学提出一种新型物理对抗方法，利用特殊服装同时干扰可见光和热成像检测。这种服装通过非重叠设计和三维建模优化，可有效躲避RGB-T检测器，促进系统安全性研究。
32B超越671B！M-A-P全开源数学定理证明模型OProver，五项评测三项第一（在新窗口打开）
形式化定理证明，一直是LLM公认最严苛的推理试金石，每一步推导都必须通过Lean 4内核的机器验证。
刚刚，Mind Lab开源V1系列模型Preview，749B参数，专为Agent 后训练（在新窗口打开）
过去一个多月，大模型圈依旧热闹。从 GPT-5.5、DeepSeek V4 到 Claude Opus 4.8，后训练正在成为模型能力提升的关键引擎。
阿里RTPurboV2：原生Transformer再次崛起，百步训练实现10倍稀疏注意（在新窗口打开）
“Full Attention 正在被遗忘”
一个8×8矩阵，让大模型「记住」长对话：Mind Lab联合NTU、复旦推出δ-mem，参数仅0.12%（在新窗口打开）
不扩上下文窗口、不换骨干架构、不做全参数微调 —— 只需要一个 8×8 的在线状态矩阵，就能让冻结的 Transformer 拥有真正的长期记忆。
英伟达重新定义文生图最后一步：潜在表征直达4K，高精细节一步生成！（在新窗口打开）
2K 图像 210ms 解码，4K 细节直接生成，传统「解码 + 超分」流水线可能要被重写了。
废片也能变大片！北大开源首个「美学照片重构」模型 | ICML'26（在新窗口打开）
北大彭宇新团队提出「美学照片重构」新任务，从摄影教学视频中自动构建数据集AesRecon，并开发两阶段模型AesFormer，通过优化构图、视角与人物姿态，提升照片的美感与艺术表现力。
北大港大：大模型发现了人类从未想到的纳什均衡算法（在新窗口打开）
大模型开始进入理论计算机科学最核心的问题之一：算法设计。
连续入选ICRA最佳论文，RoboScience机器科学如何突破具身智能泛化瓶颈？（在新窗口打开）
在具身智能最难的泛化问题上，他们连续拿出顶会级成果，并把它们沉淀进其创新 VLOA 大模型，推动机器人迈向广阔现实。
诺奖得主联手Claude，40轮对话证出12年物理猜想（在新窗口打开）
一道悬了12年没人证出来的物理猜想，诺贝尔物理学奖得主Giorgio Parisi把它交给了Claude，模型几乎自己推出了完整证明。
ICML 2026｜让 Agent 真正协同作战：GoS 为多智能体推理构建共享信念状态（在新窗口打开）
近年来，大语言模型在数学、代码等任务上的表现不断刷新上限，但到了医疗诊断、故障排查这类真实世界任务里，真正困难的是让多个智能体在不确定的动态环境中持续协作推理。
AI真能学会心算？隐式思维链首次得到理论证明，Stuart Russell参与（在新窗口打开）
过去一年，AI 推理模型的使用成本让不少开发者叫苦。
ICML 2026｜FusionRoute：从专家路由到自我修正，一种新的多LLM协作范式（在新窗口打开）
近年来，大语言模型能力的提升，已不再仅仅依赖于更大的模型规模或更多的训练数据。越来越多的研究开始探索另一条路径：通过多个专家模型的协作来完成生成任务。
37万次真实会话实测Agent榜单：GPT-5.5High第一，Claude最稳，真实干活能力看这五项核心指标（在新窗口打开）
6月4日，Arena.ai发布Agent Arena排行榜，用373,431次真实会话的数据，给18个主流模型的Agent能力排了个座次。先看总榜。Agent Arena的排名依据是“净改进”（Net Improvement），用因果推断方法算出每个模型相对于随机基线的性能提升幅度。正值代表比随机选择更好，负值说明不如随机。
DeepSeek V4做数学证明，500倍成本优势：智能体系统刷新多项纪录（在新窗口打开）
近日，普林斯顿大学的研究团队发布了一篇新论文，提出了一个名为 Goedel-Architect 的智能体框架。他们用的核心模型，是国内开源大模型 DeepSeek-V4-Flash。
大晓机器人联合南洋理工打通Physical AI全链路！PhysX-Omni补齐物理AI基建（在新窗口打开）
该论文第一作者为曹子昂，研究方向主要聚焦于 3D AIGC、Physical AI 与具身智能。论文主要合作者包括来自南洋理工大学的李海天、姚润茂、洪方舟、陈昭熹，以及大晓机器人的刘英豪和潘亮。通讯作者为南洋理工大学刘子纬教授。
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