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香港大学（The University of Hong Kong）与 Adobe Research 联合发布 Self-E（Self-Evaluating Model）：一种无需预训练教师蒸馏、从零开始训练的任意步数文生图框架。其目标非常直接：让同一个模型在极少步数也能生成语义清晰、结构稳定的图像，同时在 50 步等常规设置下保持顶级质量，并且随着步数增加呈现单调提升。
美团也重磅更新自家模型 ——LongCat-Flash-Thinking-2601。这是一款强大高效的大规模推理模型，拥有 5600 亿个参数，基于创新的 MoE 架构构建。该模型引入了强大的重思考模式（Heavy Thinking Mode），能够同时启动 8 路思考并最终总结出一个更全面、更可靠的结论。目前重思考模式已在 LongCat AI 平台正式上线，人人均可体验。
今天我们来聊聊：480 万人看过的 Claude Code 方法论。这篇文章的作者叫 Eyad。从履历看，是典型的技术老兵：在 Amazon、Disney、Capital One 这样的巨头公司做过 7 年工程，参与过面向百万级用户的系统开发。现在，他是初创公司 Varickai 的 CTO。
这是一个拥有23.7k star的Skills开源项目。支持一键部署在Claude code、Codex以及最近非常火的Opencode。
最近，一个澳大利亚的养羊大叔用5行代码捅破AI编程天花板的故事，彻底火出圈了。2025年底，在铲羊粪的间隙，Geoffrey Huntley写出了下面这个仅含5行代码的Bash脚本while :; do cat PROMPT.md | claude-code ; done
还记得那个穿着「Lululemon」紧身衣、主打温柔陪伴的家用人形机器人 NEO 吗？
在 AI 辅助 Coding 技术快速发展的背景下，大语言模型（LLMs）虽显著提升了软件开发效率，但开源的 LLMs 生成的代码依旧存在运行时错误，增加了开发者调试成本。
自从开年谷歌首席工程师 Jaana Dogan 公开称赞 Claude Code 后，它就又火了一把。
哈喽，大家好，我是刘小排。 使用Claude Code最大的痛点是什么？其实不是贵，而是封号。因为就算使用Claude Max Plan 每月$200美金，虽然看上去贵，但是一个月能轻松用上价值数千美金甚至上万美金的token，是很便宜的。
近年来，视频扩散模型在 “真实感、动态性、可控性” 上进展飞快，但它们大多仍停留在纯 RGB 空间。模型能生成好看的视频，却缺少对三维几何的显式建模。这让许多世界模型（world model）导向的应用（空间推理、具身智能、机器人、自动驾驶仿真等）难以落地，因为这些任务不仅需要像素，还需要完整地模拟 4D 世界。