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多模态大推理模型的幻觉，很多时候并非「没看见」，而是在最不确定的推理阶段想偏了。最新研究发现，模型在生成because、however、wait等transition words时，往往处于高熵关键节点，更容易脱离图像证据、转向语言脑补。LEAD在高熵阶段不急于输出单一离散token，而是先在潜在语义空间保留多种候选推理方向，并通过视觉锚点持续拉回图像证据，显著缓解幻觉。
这个爆火的开源项目，叫做 Hermes Agent，地址：https://github.com/NousResearch/hermes-agent是由 Nous Research 团队倾力打造的开源Agent。
Codepilot 是藏师傅从今年一月开始纯 Vibe Coding 写个一个全平台通用开源 Agent 客户端。截止目前已经迭代了几百个版本，github 的 Star 也来到了 5100. 支持你能想到的小龙虾和 ClaudeCode 等 Agent 所有的能力，比如：
前天刷 X，刷到一个叫 Farza 的老哥，做了件牛 X 的事。
在这篇文章里，我想介绍编码智能体（Coding agents）以及 Agent harnesses 的整体设计：它们是什么、怎么运作，以及各个零件在实践中怎么拼到一起。
过去两年，图像生成模型在质感和审美上一路狂飙，但大多仍是 “直接出图” 的范式。
李飞飞的 World Labs 又更新模型了。
就在 OpenAI 都停了 Sora，所有人以为 Seedance 2.0 要一统天下的时候，没想到不知哪里冒出来一匹马。
「用一句话交代任务，然后什么都不用管，AI 自动执行。」这或许是大家最初对「AI 超级助手」的想象。
MSL交出首张答卷。