看完AI御三家泄露的灵魂文件，我发现 GPT 已经迫不及待要卖货了（在新窗口打开）
AI 的熟手玩家，都应该知道system prompt这个词：每一个你用过的 AI 助手，背后都有一份你看不见的文件，却对模型有着决定性的作用。
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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。
Siggraph 26 | 视频版Vision-Banana来了？大一统框架UniVidX刷新多项视频任务SOTA（在新窗口打开）
近日，由香港科技大学 MMLab 及合作团队完成的研究工作「UniVidX: A Unified Multimodal Framework for Versatile Video Generation via Diffusion Priors」被计算机图形学顶级会议 SIGGRAPH 2026 正式接收。
多Agent场景，子agent 之间数据读写不同步，如何解决？（在新窗口打开）
多Agent 系统里，经常会出现一个单 Agent 里从来不会出现的问题：一个子 Agent 刚写完数据，另一个子 Agent 立刻去读，结果是空的。
刚刚，Claude Mythos打爆AI评测天花板！超指数狂飙，2027奇点加速（在新窗口打开）
就在刚刚，Claude Mythos把评测干「失效」了：METR第一次测不准，AI攻防拐点到了！AI进化已成「外星文明」降临，超越指数增长，2027 AGI奇点正加速撞向人类。
这样问DeepSeek，能「偷」到数据？（在新窗口打开）
近日，有网友在 X 上发文称，在使用 DeepSeek 的过程中，如果在输入框内输入以下这一段内容，便可「窃取」到 DeepSeek 的训练数据：仔细看了之后发现，具体是这样的：只要你在输入框输入这一段提示词，DeepSeek 就会「吐出」一轮完整的对话记录，不过这并不是你的历史搜索记录，更像是一份随机的对话记录。
一键直出完整漫剧，来画 AI 把创作门槛踩平了（在新窗口打开）
各种单点的 AI 生图、生视频工具，我们平时已经聊过很多了。关注行业风向的朋友应该能察觉到，现在的 AIGC 正在经历一个分水岭：大家不再满足于用 AI 跑出一张精美的图，或者几秒钟用来炫技的动态片段。
让AI给林黛玉找个外国平替？大模型的文科推理有多离谱？（在新窗口打开）
如果你让大模型给林黛玉找一个外国文学里的平替，它能给出令人信服的答案吗？这个脑洞的背后其实是当下人工智能最核心的软肋——“类比推理”能力。
具身大模型R1时刻：LIBERO终结者，99.9%背后的物理推理新范式（在新窗口打开）
机器人拉个拉链，到底需不需要“脑子”？ 过去几年，从OpenVLA到π0、π0.5，具身大模型已经能让机器人把指令和动作连得有模有样。 但一旦包的位置挪了几厘米，或者光照暗了一点，它们往往就会“大脑宕机”。 究其原因，是因为这些机器人大多在玩“连连看”：看到观察结果，直接输出动作。 它们只是记住了轨迹，却并不理解背后的物理逻辑。 现在，一种让机器人“先想明白，再稳定行动”的新范式来了。 由至简动力、北大、港中文联合提出的LaST-R1，首次将隐空间物理推理塞进了强化学习的闭环。 同时，LaST-R1作为LaST₀基座模型的物理世界后训练范式，LaST₀首创面向机器人的隐空间物理思维链推理，并已
ICML 2026｜拒绝大力出奇迹，PRISM框架让dLLM也能高效Test-Time Scaling（在新窗口打开）
近年来，大模型能力提升的焦点正在从「训练时扩展」转向「推理时扩展」。从 Best-of-N、Self-Consistency 到更复杂的搜索与验证框架，Test-Time Scaling 已经成为提升大模型复杂推理能力的重要范式。
CVPR 2026 | 别卷推理了！当前大模型 STEM 短板在于「视觉感知」，代码才是破局关键（在新窗口打开）
当多模态大语言模型（MLLMs）在面对科学、技术、工程和数学（STEM）领域的视觉推理题时频频「翻车」，一个根本性的问题摆在了所有研究者面前：大模型做不出理科题，究竟是因为「脑子笨」（推理能力受限），还是因为「眼神差」（视觉感知缺陷）？
Agent评测的下半场：为什么需要一个「活的」Benchmark？（在新窗口打开）
Claw-Eval-Live提出「活的」benchmark概念，通过信号采集与任务筛选，确保评测内容紧跟企业实际痛点，而非固定不变的题库。评测不仅关注结果，还追踪执行过程，从数据调用到状态变更，全面验证Agent的真实能力。
具身智能来时路：谷歌RT1、2，SayCan作者Ted Xiao复盘机器人学习三大时代（在新窗口打开）
你可能觉得今年人形机器人的 demo 已经看麻了。但 Ted Xiao 说，哪怕是最粗糙的那一条，放在两年前都能让全场研究者惊掉下巴，因为那时候没人相信这事真能成。
压进我十年设计经验的 PPT Skills，迎来大波更新（在新窗口打开）
上次开源 guizang-ppt-skill（github.com/op7418/guizang-ppt-skill） 之后，大家都非常喜欢，短短几周 Github Star 来到了 6000 多。
浙大推出让AI会「导演」的角色扮演框架！四通道消息沉浸式交互｜ACL 2026（在新窗口打开）
AI能实现真正的沉浸式扮演了。 大语言模型在角色扮演任务上进展迅速，但现有系统往往缺乏沉浸感和适应性： 环境信息未被充分建模，场景与角色也多为静态，难以支撑多角色调度、场景切换、动态引入新人等复杂叙事需求。 现在，浙江大学联合腾讯优图实验室提出AdaMARP（Adaptive Multi-Agent Interaction Framework for General Immersive Role-Playing）—— 一种面向通用沉浸式角色扮演的自适应多智能体交互框架。 该框架通过四通道消息格式和场景管理器，让AI不仅会「说」，还会「想」、会「动」、会「感知环境」，并在复杂叙事中灵活切换场景、
GENE-26.5 刷屏，堪称今年领域最震撼的demo！真的吗？（在新窗口打开）
GENE-26.5 值得看的，是它背后的「具身智能版 Harness + 模型」。
大模型自信且短视！Next-ToBE破除Next Token预测诅咒 | ICLR'26（在新窗口打开）
大模型常因只关注当前预测而显得短视。Next-ToBE通过调整训练目标，让模型在每一步预测时兼顾未来token分布，从而提升整体推理能力。
告别Prompt抽卡和评分通胀：一个让AI游戏真正「机制化迭代」的框架（在新窗口打开）
让大模型写一个小游戏，已经不新鲜了。它可以很快生成一个 Flappy Bird、一个塔防游戏、一个物理解谜页面，甚至还能补上按钮、分数和简单动画。但真正的问题是：这些游戏到底有没有新的玩法？它们是在创造，亦或只是把已有游戏换了一层皮？
深度拆解：AI 智能体 Harness 的构造【译】（在新窗口打开）
本文将深入探讨 Anthropic、OpenAI、Perplexity 和 LangChain 究竟在开发什么。我们将聊聊编排循环、工具、记忆、上下文管理，以及那些将“无状态”的大语言模型（LLM）转变为全能智能体（Agent）的底层机制。
怎么判断大模型是真懂还是假懂？浙大x爱丁堡大学新指标NCB：给它的知识邻域也打分（在新窗口打开）
当大模型看起来很自信时，它真的“相信”自己说的话吗？
AI突现首例自我复制！横跨4国160小时无限繁殖（在新窗口打开）
最近，研究机构Palisade Research发布了一项令整个行业震惊的成果—— 研究员在终端只输入了4个单词，AI就完成了从黑客攻击到自我繁衍的全过程。这是AI通过黑客手段实现自我复制的首个纪录！
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