在多模态大模型快速发展的当下，如何精准评估其生成内容的质量，正成为多模态大模型与人类偏好对齐的核心挑战。然而，当前主流多模态奖励模型往往只能直接给出评分决策，或仅具备浅层推理能力，缺乏对复杂奖励任务的深入理解与解释能力，在高复杂度场景中常出现 “失真失准”。
Redis 最近推出向量集合（Vector Set） 功能，这是一种专为向量相似性设计的数据类型，也是 Redis 针对人工智能应用的一个新的选项。这是 Redis 创始人 Salvatore Sanfilippo（“antirez”）自 重新加入 公司以来的第一个重大贡献。
字节Seed首次开源代码模型！Seed-Coder，8B规模，超越Qwen3，拿下多个SOTA。它证明“只需极少人工参与，LLM就能自行管理代码训练数据”。通过自身生成和筛选高质量训练数据，可大幅提升模型代码生成能力。
本周三，Zed 宣布推出全新的 Agentic Editor 功能，并声称其为目前市场上速度最快的 AI 代码编辑器。此举无疑将加剧开发者在选择代码编辑器时的考量，使得原本就备受关注的编辑器之争更趋激烈。
日本AI产业呈现封闭生态，头部公司Preferred Networks和PKSHA依赖本土大企业定制化服务，缺乏国际化突破。前者技术强但转向本土合作，后者侧重应用型AI盈利。产业链由大企业、政府、大学形成闭环，政策推动项目制需求，抑制通用型AI创新，导致日本错失全球AI竞争机遇。
最近，DeepSeek工程师在GitHub上高亮了来自腾讯的代码贡献，并用“huge speedup”介绍了这次性能提升。
用1/8成本比肩Claude 3.7，刚刚，“欧洲OpenAI”Mistral AI发布多模态新模型。
法国初创Mistral，刚刚推出定价碾压DeepSeek V3的模型，而模型性能，却超过Claude Sonnet 3.7的90%。不过在网友们的实测中，它却翻车了？有人建议：不必下载浪费流量和硬盘空间。
字节开源图像编辑新方法，比当前SOTA方法提高9.19%的性能，只用了1/30的训练数据和1/13参数规模的模型。
紧接着 Gemini 开了教育优惠之后，Cursor Pro 在昨晚也提供了教育优惠，融到钱了就是财大气粗！在校学生凭 edu 邮箱可以直接验证领取一整年的免费 Cursor Pro，具体的教程可以去小红书上搜。但目前网上的教程全需要教育邮箱，作者本人亲测无需在校身份，无需 edu 也可白嫖～教程如下：
