您是否也曾经想过这样的场景：产品经理把idea直接扔给AI编程，然后就能得到完美能用的代码？来自德国弗劳恩霍夫研究所和杜伊斯堡-埃森大学的研究者们刚刚给我们泼了一盆冷水。
今年以来 Coding 领域的最大变量是 AI labs 们的加入，模型大厂纷纷发力，和创业公司共同竞争这一关键场景：两周前，all-in coding 的 Anthropic 更新了 Artifacts 功能，用户可以在聊天界面里直接生成、预览和编辑代码，实现类 vibe coding 的体验；
在日常生活中，我们常通过语言描述寻找特定物体：“穿蓝衬衫的人”“桌子左边的杯子”。如何让 AI 精准理解这类指令并定位目标，一直是计算机视觉的核心挑战。
还记得刚入行时，每遇到一个bug都要在CSDN和百度上搜索半天。输入错误信息，翻遍无数帖子，试了一个又一个方案，却往往发现要么版本不对，要么场景不符。最崩溃的是，好不容易找到一个看似相关的解决方案，复制粘贴后却发现引入了更多的问题。
大幅缓解LLM偏科，只需调整SFT训练集的组成。
大家好，这两个月我完成了一款产品——Videa。虽然过去一年，我做了很多东西，但是部分是套壳，部分是把别人的想法做出来，真正我一直想做的，其实是一款借助AI创作短视频的产品。现在，我把它做出来了。
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最近，全球 AI 和机器学习顶会 ICLR 2025 公布了论文录取结果：由 IDEA、清华大学、北京大学、香港科技大学（广州）联合团队提出的 ChartMoE 成功入选 Oral (口头报告) 论文。据了解，本届大会共收到 11672 篇论文，被选中做 Oral Presentation（口头报告）的比例约为 1.8%
澳大利亚国立大学团队提出了ARINAR模型，与何凯明团队此前提出的分形生成模型类似，采用双层自回归结构逐特征生成图像，显著提升了生成质量和速度，性能超越了FractalMAR模型，论文和代码已公开。
AI co-scientist系统基于Gemini 2.0开发，能够协助科研人员生成新的研究假设、制定实验方案，并通过自我改进提升结果质量。在生物医学应用中，AI co-scientist成功预测了药物再利用方向、提出新的治疗靶点，并解释了抗菌耐药机制。
