复旦大学NLP实验室研发Game-RL，利用游戏丰富视觉元素和明确规则生成多模态可验证推理数据，通过强化训练提升视觉语言模型的推理能力。创新性地提出Code2Logic方法，系统化合成游戏任务数据，构建GameQA数据集，验证了游戏数据在复杂推理训练中的优势。
今天凌晨，Anthropic 上线了「Claude Code on the web」（即网页版 Claude Code）功能，这种全新的方式可以让用户直接从浏览器中委派编程任务。目前，网页版 Claude Code 处于 Beta 阶段，作为研究预览版向 Pro 和 Max 用户开放使用。
随着大型语言模型（LLM）朝着通用能力迈进，并以通用人工智能（AGI）为最终目标，测试其生成问题的能力也正变得越来越重要。尤其是在将 LLM 应用于高级编程任务时，因为未来 LLM 编程能力的发展和经济整合将需要大量的验证工作。
多模态大模型在根据静态截图生成网页代码（Image-to-Code）方面已展现出不俗能力，这让许多人对AI自动化前端开发充满期待。
本文介绍了一种用高数据效率强化学习算法 SAC 训练流策略的新方案，可以端到端优化真实的流策略，而无需采用替代目标或者策略蒸馏。SAC FLow 的核心思想是把流策略视作一个 residual RNN，再用 GRU 门控和 Transformer Decoder 两套速度参数化。
我最近在小红书上持续分享 AI 设计相关内容，看着点赞、收藏、评论数不断上涨，感觉内容还是有价值的。但，回复评论，却成了我的负担。
模型众多，该如何选择？ GPT-5：OpenAI的最新旗舰模型，统一智能系统，GPT-5 集成了多个模型，自动根据任务复杂度选择最适合的模型进行处理，多模态首选。 GPT-5 Thinking：GPT
谢赛宁团队最新研究给出了答案——VAE的时代结束，RAE将接力前行。其中表征自编码器RAE（Representation Autoencoders）是一种用于扩散Transformer（DiT）训练的新型自动编码器，其核心设计是用预训练的表征编码器（如DINO、SigLIP、MAE 等）与训练后的轻量级解码器配对，从而替代传统扩散模型中依赖的VAE（变分自动编码器）。
Claude Code没法用了后，国内大厂纷纷推出国产平替。最近，阿里心流研究团队就悄咪咪地发布了一款终端AI智能体——iFlow CLI，号称是Claude Code最强平替！iFlow CLI可以使用自然语言命令行的形式直接在终端运行，最重要的一点是，专为国内开发者设计，面向个人用户永久免费，没有限流！
几个小时前，一位名为 Nathan Calvin 的 X 网友发推文称，「一个周二晚上，我和妻子正准备吃晚饭，一位副警长敲门，递给了我一张 OpenAI 的传票」。该传票不仅涉及他所在的 Encode 组织，还要求 Calvin 提供与加州立法者、大学生和前 OpenAI 员工的私人信息。而这一切都与一项近期通过的名为 SB 53 的法案有关。
