![Black Forest震撼开源FLUX.1 Kontext [dev]：媲美GPT-4o的图像编辑](https://www.aitntnews.com/pictures/2025/6/27/49d75709-5310-11f0-82be-fa163e47d677.jpg)
前段时间，沉寂了很久的Flux官方团队Black Forest Labs发布了新模型：FLUX.1 Kontext，这是一套支持生成与编辑图像的流匹配（flow matching）模型。FLUX.1 Kontext不仅支持文生图，还实现了上下文图像生成功能，可以同时使用文本和图像作为提示词，并能无缝提取修改视觉元素，生成全新且协调一致的画面。
朋友们，大家好呀！ Google 昨晚发布并且开源了自己的终端代码运行助手，GEMINI-CLI ，完全是照着 Claude Code 来对标。如果你已经非常习惯使用 Claude Code 了，相信也可以无缝切换到 Gemini-Cli 来尝试使用。
最近我受朋友启发，尝试把自己需要的便携小功能使用AI工具做出来，考虑编程写代码目前还得咨询Claude，我最开始想着，和它聊几句获得一些灵感，结果聊了两句话以后，我的插件雏形已经做出来了。我：？？？
这两天Google推出了Gemini-CLI这个编程工具，功能和Claude Code基本一致，结果根本排不上队，登录一下很快闪退，和下图一样，使用感受令人不愉悦。很多人都在等着体验这个新工具，但现实是您可能要等很久才能轮到。
如果说眼睛是心灵之窗，那么语言或许就是通往心灵的门户。
LLMs能当科研助手了？ 北大出考题，结果显示：现有模型都不能胜任。
Deepseek 的 R1、OpenAI 的 o1/o3 等推理模型的出色表现充分展现了 RLVR（Reinforcement Learning with Verifiable Reward
这两天啊，各地高考的成绩终于是陆续公布了。
近年来，随着人工智能从感知智能向决策智能演进，世界模型 （World Models）逐渐成为机器人领域的重要研究方向。世界模型旨在让智能体对环境进行建模并预测未来状态，从而实现更高效的规划与决策。
近年来，diffusion Transformers已经成为了现代视觉生成模型的主干网络。随着数据量和任务复杂度的进一步增加，diffusion Transformers的规模也在快速增长。然而在模型进一步扩大的过程中，如何调得较好的超参（如学习率）已经成为了一个巨大的问题，阻碍了大规模diffusion Transformers释放其全部的潜能。
总是“死记硬背”“知其然不知其所以然”？
第一作者孙秋实是香港大学计算与数据科学学院博士生，硕士毕业于新加坡国立大学数据科学系。
中科院自动化所提出BridgeVLA模型，通过将3D输入投影为2D图像并利用2D热图进行动作预测，实现了高效且泛化的3D机器人操作学习。
突破传统检索增强生成（RAG）技术的单一文本局限，实现对文档中文字、图表、表格、公式等复杂内容的统一智能理解。
生物医学研究是我们进行人类健康研究、疾病治疗、药物研发以及促进临床护理进步的基石。
AI不一定是“邪恶”的，但它也远非“中立无害”。 过去几年里，我们习惯了通过 ChatGPT 等 AI 产品提问、聊天、生成代码。
不用提前熟悉环境，一声令下，就能让宇树机器人坐在椅子上、桌子上、箱子上！
还在为复杂的Windows设置头疼？微软来重新定义设置界面交互了
过去几年，随着基于人类偏好的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）的兴起，强化学习（Reinforcement Learning，RL）已成为大语言模型（Large Language Model，LLM）后训练阶段的关键技术。
在大语言模型（LLM）加速进入法律、医疗、金融等高风险应用场景的当下，“安全对齐”不再只是一个选项，而是每一位模型开发者与AI落地者都必须正面应对的挑战。
本文将介绍 22 种先进的RAG技术，灵感来源于 all-rag-techniques 仓库中的全面实现。这些实现使用 Python 库（如 NumPy、Matplotlib 和 OpenAI 的嵌入模型），避免使用 LangChain 或 FAISS 等依赖，以保持简单性和清晰度。
TaoAvatar 是由阿里巴巴淘宝 Meta 技术团队研发的 3D 真人数字人技术，这一技术能在手机或 XR 设备上实现 3D 数字人的实时渲染以及 AI 对话的强大功能，为用户带来逼真的虚拟交互体验。
“AI永远无法取代人类”证据-1！
留给 Cursor 一枝独秀的时间不多了， 上周被 Anthropic 推出的 Claude Code 背刺，悄悄取消了500次的Agent对话限制， 这周又匹配上了新的对手， 出道两年半，带着插件时期积累下来的编程痛点，Comate AI IDE 来了！
Thinking模式当道，教师模型也该学会“启发式”教学了—— 由Transformer作者之一Llion Jones创立的明星AI公司Sakana AI，带着他们的新方法来了！
普林斯顿大学计算机科学系助理教授陈丹琦团队又有了新论文了。近期，诸如「长思维链」等技术的兴起，带来了需要模型生成数万个 token 的全新工作负载。
人类从农耕时代到工业时代花了数千年，从工业时代到信息时代又花了两百多年，而 LLM 仅出现不到十年，就已将曾经遥不可及的人工智能能力普及给大众，让全球数亿人能够通过自然语言进行创作、编程和推理。
大模型驱动的 AI 智能体（Agent）架构最近讨论的很激烈，其中一个关键争议点在于： 多智能体到底该不该建？
在AI应用中，表格数据的重要性愈发凸显，广泛应用于金融、医疗健康、教育、推荐系统及科学研究领域。
基础模型严重依赖大规模、高质量人工标注数据来学习适应新任务、领域。为解决这一难题，来自北京大学、MIT等机构的研究者们提出了一种名为「合成数据强化学习」（Synthetic Data RL）的通用框架。该框架仅需用户提供一个简单的任务定义，即可全自动地生成高质量合成数据。
