探索多模态人工智能的前沿课来了——MIT「Modeling: MultiModal AI (MMAI)」春季课程视频已发布。课程涵盖跨模态表示、对齐、多步推理与生成、跨域迁移及伦理安全等核心主题，由Paul Liang 等多位导师授课，结合实验作业与团队研究项目，面向真实世界多模态数据与落地创新。周二与周四下午授课（MIT Media Lab），期待对语言、图像、音频、传感等多模态交叉应用有兴趣的

MiniCPM5‑2B：面向本地与边缘设备的 2B 级开源 SOTA 模型。它在代码、数学、长上下文理解与工具调用上表现突出，原生支持 131K 上下文、丰富部署后端（vLLM、SGLang、Transformers、llama.cpp 等），并开源训练语料 UltraData 系列与完整训练流程（Apache‑2.0）。想在本地构建高效智能助手、代码/搜索/代理能力，请查看：Hugging Fa

目前课件、视频讲座、参考资料都已在课程主页上公布了 “人工智能（AI）在提升数字生产力、改善与物理世界的交互、促进整体福祉以及丰富人类体验方面具有巨大潜力。为了真正发挥 AI 的影响力，这些系统需要建立在多种真实世界的数据模态之上——从仅处理语言的系统，到全面整合视觉、音频、传感器数据、医疗数据、音乐、艺术、嗅觉、味觉等多种信息。本课程将介绍多模态人工智能（Multimodal AI）的基本原理，

本项目由 Datawhale 和 RadixArk（SGLang 团队创立的公司）共同发起。是面向大模型开发者的 SGLang 系统化开源教程：从推理基础与环境搭建开始，逐步学习模型部署、结构化生成、服务开发和性能优化， 结合实战案例带你从 0 到 1 掌握 SGLang，构建高性能 LLM 推理应用 ✨ 你能学到什么 📖 读懂推理：KV Cache、prefill/decode、comput

OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki 发文警示：AI正加速迈向具备自我迭代能力的“递归自我改进（RSI）”阶段，其底层机理已呈现超越人类认知的“异质心智”。 他指出，现有价值对齐与“思维链（CoT）监控”的有效性正逐渐递减，安全可控性面临严峻瓶颈。尽管需利用顶尖 AI 构建网络等领域的防御之盾，但绝不能盲目狂飙。目前全球尚无实验室彻底解决对齐难题，他呼吁全行业将“自愿阶段性降速”常态化，推动建立强制性安全底线与全球协同治理，确保人类始终处于控制闭环，将文明命运牢牢掌握在自己手中。

想系统学习机器人技术，却发现网上的教程太过于理论和分散，很难找到一套完整且实用的学习路径。 可以看下，来自 Hugging Face 官方推出的免费机器人课程，提供了从入门到实践的完整学习体系。 不仅涵盖了机器人学习的核心理论知识，还结合了大量实际项目和代码示例，让学习生动有趣不枯燥。 主要内容： 学习机器人的基础理论：包括运动学、动力学、控制系统等核心概念； AI 与机器人结合：

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OpenAI 发布内部 AI 科研加速快报：已于 2026 年 9 月如期实现“自动化 AI 研究实习生”，正迈向 2028 年 3 月打造全功能 AI 研究员的目标。 目前研究部门每投入 1 个人类工日便消耗 3.1 个智能体工日，代码交付速度提升至基准的 7 倍，实验频次创新高。智能体职责已从单纯写代码扩展至集群监控、故障排查与技术支持，长任务处理能力显著增强但复杂任务仍需人类干预。 OpenAI 强调对“递归自我改进（RSI）”保持透明，并在出现环境入侵与 Astra 模型潜在网络风险时果断暂停部分强化学习训练并强化安全隔离，坚守人类控制与安全治理底线。

作者团队历时84天完成了任天堂64经典游戏《单板滑雪小子》的100%匹配反编译，速度远超续作（596天）。 核心经验与挑战： 编译器难题：该作使用专有闭源的 SGI IDO 5.3 编译器，其激进的多阶段优化使代码匹配极难，社区专家的关键介入不可或缺； AI与工具链提效：通过大模型 Agent（Codex表现优异）快速攻克标准库，并借助跨工作树样本共享、限时任务管理及 N64 专用调试工具大幅加速流程。 后续计划包括完善源码文档与语义解析、推进现代平台原生重编译、跨引擎移植关卡，以及探索 PS 版《单板滑雪小子 Plus》的逆向。

本文从物理与编程视角拆解了乐理的底层逻辑： 物理基底：频率翻倍构成八度（对数感知），叠加的泛音列决定音色。 十二平均律：纯五度（3/2）与八度（2/1）因 3^n \neq 2^m 无法完美闭合，取半音步长 2^{1/12} 作为工程妥协，让音符数字化为连续整数。 音阶与调式：音阶是 12 音中的非对称步长数组，中古调式即该数组的循环移位。 和弦与张力：和弦是泛音重叠的三度叠置；“张力与解决”是不稳定的三全音（\sqrt{2}）向协和整数比的物理释放。 罗马数字是相对寻址，五线谱是有损序列化。乐理本质上是一套在物理与感知约束下的工程抽象。

我们是如何从GPT-2进化到Kimi K3的？-- 一步步解决每个架构难题，追踪注意力、记忆、计算与路由机制的演进历程。 从 GPT‑2 到 Kimi K3 的架构进步连续了解决注意力、记忆、计算和深度扩展中的瓶颈。有很多交互式图表来方便理解大模型的架构变化~

地址：austinhenley.com/blog/python1024.html 就是图上这段代码~ “代码高尔夫”（Code Golf）是一种编程挑战：在满足题目要求的前提下，用尽可能少的源代码完成任务。作者Austin Z. Henley在玩这个~ 当然这不是一个完整Python解释器，作者尝试用 C 写一个“看起来像 Python”的解释器，并让源文件恰好控制在 1024 字节。为此，他舍弃

在 AI 与大语言模型时代，死记硬背编程语法变得不再重要，但“代码思维”（计算思维）却前所未有地关键。 编程的核心在于将模糊的意图转化为计算机可执行的精密逻辑。掌握循环、条件分支、边界情况和调试思维，能帮我们把模糊的诉求拆解为清晰的步骤。所谓优秀的提示词（Prompt），本质不是辞藻优美的散文，而是用自然语言表达的严密“程序”。 随着自然语言成为新的计算接口，普通人无需成为程序员，但学会“用代码思维去思考”，将成为人机协作与高效解决问题的核心能力。

随着 GPT-6 Astra 推理与自主编码能力的大幅提升，以往针对旧模型编写的冗余规则与脚手架已成为负债，需全面精简： 优化 Skill 文件：描述力求简短精准，避免误触发；遵循“渐进式呈现”原则将其作为轻量路由，摒弃保姆级死板步骤。 精简 AGENTS.md：剔除“改前必读全库”等空耗上下文的死板指令；对安全的本地测试等流程显式授权，减少不必要的审查阻断。 划清边界与定义完成：新模型恪守边界且行事谨慎，需在提示词中明确定义“完成闭环”（如实现、验证并修复），放宽过度干预，充分发挥其自主判断力。

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一套为顶会/期刊（Nature Machine Intelligence、ICML、NeurIPS、ECCV 等）打造的 Python 绘图脚本与规范化流程。 它不只是画图：含统一调色板、导出规范、常用图形模板（柱状、雷达、概念图、3D 球等）、可复用的 skill 目录和详尽教程——能把零散数据变成能上稿的出版级图表。论文示例、演示图和项目脚本一应俱全，支持把这个 skill 直接挂到 AI 编

Seedance 2.5 提示词 参考 【注意】需要让 AI 帮你修改下面的提示词后再使用，很多是针对特定人物和场景的 来源：x.com/glitter_11924/status/2095715559703011634 ---- 参考提示词 ---- 时长 15 秒，竖屏画幅。完全以提供的 X（原 Twitter）个人主页截图作为唯一的背景和排版参考。 请严格保留原图的顶部头图、头像位置

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角色一致性干货来了！ 🔥 Olatunde 把完整流程说得非常清楚，大家记得收好。 Pinterest 找参考 → ChatGPT 一键生成专业 Character Reference Sheet（正面/侧面/表情/服装细节全包）→ 再喂给视频模型。26W次的观看热度，解决了 AI 视频里“同一角色长得不一样”的痛点。 根据提供的角色图片，制作一份专业的 AI 视频制作角色参考图。制作一份精

本文探讨了古诗文异读字的规范与处理原则。作者指出，《普通话审音表》作为国家规范同样适用于古诗文，现代诵读应以普通话标准音为准。文章将争议读音归纳为四类：叶韵改读（如“斜”）、格律旧读（如“看”）、音义合并（如“骑”）及古今音义交叉（如“不亦乐乎”的“乐”自古均读lè）。作者强调，中小学教材与考试不应推崇“古音”；文艺吟诵中虽可包容传统读法，但不应盲目复古、视其为唯一正确，更不能混淆音义胡乱类推。