扩散语言模型（Diffusion Language Models，DLM）一直以来都令研究者颇感兴趣，因为与必须按从左到右顺序生成的自回归模型（Autoregressive, AR）不同，DLM 能实现并行生成，这在理论上可以实现更快的生成速度，也能让模型基于前后文更好地理解生成语境。
全球首个AI Agent交易市场MuleRun（骡子快跑）正式上线，面向所有用户开放使用。MuleRun的Logo是一个像素风骡子，平台上集合了不同类型的多个Agent。Agent的创作者多为各领域中懂得某个具体流程、有经验的人，他们将自己的技能变为工作流后做成Agent。
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
8 月榜单，最值得关注的变化是 Lovart 的访问量上升，8 月访问量上涨了 68.08% 至 323w，进入榜单。Lovart，读者想必已经熟悉，是奇点星宇的另一款 AI 视觉类产品，其产品核心设计为画布+对话框+编辑工具箱，也就是用户指导 AI 干活，
这几天，关于「微调已死」的言论吸引了学术圈的广泛关注。一篇来自斯坦福大学、SambaNova、UC 伯克利的论文提出了一种名为 Agentic Context Engineering（智能体 / 主动式上下文工程）的技术，让语言模型无需微调也能实现自我提升！
写给正在落地 AI 产品的工程师。一些代码直接可改造复用；另一些，是我踩坑后的经验之谈。
近日，蚂蚁集团正式开源业界首个高性能扩散语言模型（Diffusion Large Language Model，dLLM）推理框架 dInfer。
这是一份为正在开发 AI Agent 的产品经理准备的完整指南，介绍了 Agent 架构、编排模式等话题。
为此，北大、UC San Diego 和 BeingBeyond 联合提出一种新的方法——Being-VL 的视觉 BPE 路线。Being-VL 的出发点是把这一步后置：先在纯自监督、无 language condition 的设定下，把图像离散化并「分词」，再与文本在同一词表、同一序列中由同一 Transformer 统一建模，从源头缩短跨模态链路并保留视觉结构先验。
谷歌下一代旗舰模型Gemini 3未发布便已悄然走红！原因很简单：强，实在是太强了。在国外社交媒体平台𝕏上，一大波网友激动地分享了Gemini 3的内测结果——从曝光的这些案例来看，Gemini 3尤为擅长前端、SVG矢量图生成，而且多模态能力变得更强。
