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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。
要说这段时间的热门 AI 产品，Codex 必然是绕不过去的话题。
无论「机器人女友」的反对声音多大，消费端已经开始买单。
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。
很多人说，在 AI 时代，品味是人类最后的护城河。但 Boris Cherny 不这么认为。
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。
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。
如果你接触过“氛围编程”（Vibe coding）、开发过 AI 应用，或许会对 Supabase 的名字感到熟悉。它是全球无数独立开发者最信赖的默认后端之一，也在最近一年里，成了资本热捧的开源巨头。
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。
三大 AI 实验室不约而同招经济学家。DeepMind 新设的「AGI 经济学」部门给出了第一批判断，比「AI 会取代你」要深得多，也扎心得多。