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如果告诉你，仅仅改变提示词（Prompt）的结构，就能让大模型在复杂推理任务上的表现暴涨 60%，你相信吗？
大家好，很高兴在字节技术奖学金，这样一个场合见到大家。我自己是一个技术爱好者，2014年我加入字节跳动。从最初负责搭建新的推荐系统开始，到现在已经有快12年了。这些年来，也一路参与了字节很多的技术探索。
2025 年，AIGC 热度再冲新高：从社交头像、电商海报到影视分镜，AI 生成内容已全面渗透日常创作。在这股浪潮中，Nano Banana、Qwen Edit 等通用图像编辑大模型功能强大，涵盖了广泛的图像编辑场景。特别是最新爆火的 Nano Banana Pro 能将文字指令转化为高精度图像，精准呈现复杂场景。但是上述图像编辑大模型在一些细分领域的表现仍有不足，并且用于简单任务性价比不高。
卡内基梅隆揭秘美国AI产业链：谁能扼住AI的喉咙？OpenAI和迪士尼如何捆绑，AMD、软银和英伟达究竟在下哪盘棋？卡内基梅隆大学刚刚抛出一颗「产业核弹」：首个系统刻画数据、算力、模型、资本乃至人才流向的AI供应链数据集。
最新研究发现，只要把恶意指令写成一首诗，就能让Gemini和DeepSeek等顶尖模型突破安全限制。这项针对25个主流模型的测试显示，面对「诗歌攻击」，百亿美金堆出来的安全护栏瞬间失效，部分模型的防御成功率直接归零。最讽刺的是，由于小模型「读不懂」诗里的隐喻反而幸免于难，而「有文化」的大模型却因为过度解读而全线破防。
在推荐系统迈向多模态的今天，如何兼顾数据隐私与个性化图文理解？悉尼科技大学龙国栋教授团队联合香港理工大学杨强教授、张成奇教授团队，提出全新框架 FedVLR。该工作解决了联邦环境下多模态融合的异质性难题，已被人工智能顶级会议 AAAI 2026 接收为 Oral Presentation。
前两天，Google发了一个非常有趣的论文： 《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》
作为连接 AI 模型与广阔数字生态的「神经中枢」，MCP 协议已然成为智能体（AI Agent）不可或缺的基础设施。然而，长期以来，MCP 的交互仅限于文本和结构化数据，这种「盲人摸象」般的体验限制了更复杂应用场景的落地。
局势，变了。
图像与视频重光照（Relighting）技术在计算机视觉与图形学中备受关注，尤其在电影、游戏及增强现实等领域应用广泛。当前，基于扩散模型的方法能够生成多样且可控的光照效果，但其优化过程通常依赖于语义空间，而语义上的相似性无法保证视觉空间中的物理合理性，导致生成结果常出现高光过曝、阴影错位、遮挡关系错误等不合理现象。