Codex 桌宠保姆级教程：准备这 3 样东西就能开始
Codex 桌宠保姆级教程：准备这 3 样东西就能开始最近我在给 Codex 折腾一只自己的桌宠。
来自主题: AI技术研报
9944 点击 2026-07-15 15:11
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最近我在给 Codex 折腾一只自己的桌宠。
扩散语言模型（DLM）正逐渐成为自回归（Autoregressive, AR）语言模型之外一种新兴的建模范式。
80年前，阿根廷作家博尔赫斯写过一个寓言，叫《博闻强记的富内斯》。博尔赫斯笔下的富内斯，拥有过目不忘、堪称完美的记忆，却无法思考，因为思考依赖于遗忘和抽象。
这年头，提示词工程也能发ICML了？？？
过去两年，人形机器人赛道的竞争焦点，正从整机硬件进一步延伸到模型能力。
如果想开发一个视频理解应用，你会怎么做？
这两天网上冲浪的时候，发现有人用 Claude 复刻了一个类似《魔兽世界》的在线多人游戏。
近年来，多模态大语言模型（MLLM）在视觉问答、图表理解、科学推理等任务上取得了令人瞩目的进展。
3D空间数据的瓶颈，从来不是算法，而是标注。
曾经我们对 AI 的期待还比较朴素，写邮件、翻译论文、聊天搭子……那时候，AI 像一个初出茅庐的实习生，你指哪它打哪，但也经常一本正经地胡说八道。
近日，自监督学习新工作 VISReg（Variance-Invariance-Sketching Regularization）获图灵奖得主 Yann LeCun 连续转发并给予高度认可 —— 他在转发时评价道「VICReg begat SIGReg which begat VISReg」（VICReg 孕育了 SIGReg，SIGReg 又孕育了 VISReg），
7月6日，腾讯混元Hy3正式版发布。
近日，新基石研究员、北京大学集成电路学院教授、深圳研究生院信息工程学院院长杨玉超团队，联合中国科学院上海微系统与信息技术研究所宋志棠研究员团队等，在国际顶级学术期刊《科学》发表最新成果，在新型神经动力学计算芯片领域取得重大突破。
打官司，从来不是一问一答就能结束的事。
过去几年，扩散模型几乎定义了高质量图像生成：从随机噪声出发，经过多轮迭代，逐步 “雕刻” 出一张图像。但随着大语言模型席卷人工智能领域，另一条路线正迅速走到舞台中央 —— 图像，能否也像语言一样，通过自回归方式逐步生成？
大家好，我是极客杰尼。 今天，md2wechat 正式发布 3.0.0 大版本，这次最重要的变化，是普通创作者也能让 Agent 帮自己完成多图和 SVG 排版。
刚刚，Agnes 升级了！
OpenAI高管亲自下场，教开发者5分钟极速「策反」Claude Code，这波贴脸开大太狠了。
最近刷小红书，总能刷到 ChatCut。
不教AI认手,而是从视频世界模型里直接「读」出双手:三大基准SOTA,让百万小时野生视频第一次能变成机器人的操作教材。
一个AI工具挖出了藏在Linux里15年的致命漏洞，另一个AI却因为一个被录错的数字，让四辆警车把无辜记者当成盗车贼围了起来。
奖励模型（Reward Model, RM）是大语言模型对齐的核心组件，负责为模型输出提供符合人类偏好的评价信号。现有方法各有短板：标量判别式 RM 高效稳定但可解释性有限；生成式 judge 能给出判断理由，却需为每个样本生成长 reasoning，token 与延迟开销显著。
近期，围绕「世界模型」的讨论持续升温。机器人、自动驾驶、视频生成、具身智能等多个方向都在频繁使用这一概念，相关系统不断出现，演示形式日益丰富，评价指标也越来越多。伴随这一趋势，一个基础问题变得格外重要：当一个模型被称为「世界模型」时，人们究竟在评价什么？
在过去二三十年的互联网发展中，个性化推荐几乎一直是平台的核心能力之一。打开视频 app，平台决定你接下来会刷到什么视频；打开购物软件，平台预测你可能会购买什么商品；打开短视频 app，平台根据你的浏览、点赞、停留和互动，不断优化信息流。某种意义上，现代互联网的用户体验本身就是由推荐系统塑造的。
人类可以在一生中持续学习新知识，而不会轻易遗忘已有技能。然而对 AI 模型而言，这恰恰是一道极具挑战性的难题：每当模型学习新任务时，参数更新往往会覆盖历史知识，产生经典的 “灾难性遗忘” 难题。持续学习（Continual Learning）正是为突破这一瓶颈而生的研究方向。
2026年下半场，AI Coding赛道最大的焦虑变了。
把腾讯WorkBuddy用透，你26年下半年会轻松很多。
我把那种号称能省 Token、要求 AI 尽量少说话的 Skill，叫做“电报体 Skill”。
近期，美国俄勒冈州立大学研发出一种新型成像传感器，不仅可在探测光线的同时进行图像存储（近期光照信息），还能实现信息的按需“遗忘”。
这篇文章，我会从我对Skill的理解、设计Skill的方法、怎么升级和迭代Skill这些维度展开。并且会结合之前的Codex自动化剪辑工作流，尽可能用简单和直白的语言，把Skill讲清楚，确保朋友们看完就能用得上。