作为连接 AI 模型与广阔数字生态的「神经中枢」，MCP 协议已然成为智能体（AI Agent）不可或缺的基础设施。然而，长期以来，MCP 的交互仅限于文本和结构化数据，这种「盲人摸象」般的体验限制了更复杂应用场景的落地。
局势，变了。
图像与视频重光照（Relighting）技术在计算机视觉与图形学中备受关注，尤其在电影、游戏及增强现实等领域应用广泛。当前，基于扩散模型的方法能够生成多样且可控的光照效果，但其优化过程通常依赖于语义空间，而语义上的相似性无法保证视觉空间中的物理合理性，导致生成结果常出现高光过曝、阴影错位、遮挡关系错误等不合理现象。
随着大型视觉语言模型在多个下游任务的广泛应用，其潜在的安全风险也开始快速显露。研究表明，即便是最先进的大型视觉语言模型，也可能在面对带有隐蔽的恶意意图的图像 — 文本输入时给出违规甚至有害的响应，而现有的轻量级的安全对齐方案都具有一定的局限性。
过去一个周末 Gemini 3 Pro Image 的能力被反复「折磨」，花样越来越多——噢，你问这是什么，它的另一个名字是 Nano Banana 2。这么跟个恶搞一样的名字，居然被保留下来了。
扩散概率生成模型（Diffusion Models）已成为AIGC时代的重要基础，但其推理速度慢、训练与推理之间的差异大，以及优化困难，始终是制约其广泛应用的关键问题。近日，被NeurIPS 2025接收的一篇重磅论文EVODiff给出了全新解法：来自华南理工大学曾德炉教授「统计推断，数据科学与人工智能」研究团队跳出了传统的数值求解思维，首次从信息感知的推理视角，将去噪过程重构为实时熵减优化问题。
前天晚上谷歌推出了基于 Gemini 3 优化后的 Nano Banana Pro 模型，能力大幅提升，而且解决了多语言问题。
卡帕西又来发布趣味编程项目了～
如果你想恶意攻击一个大语言模型（LLM），比如 Gemini 或者 Deepseek，你会怎么做？
科幻作家刘慈欣在小说《超新星纪元》中描述了一个令人难忘的场景——几个十几岁的孩子被带到一个小山环绕的地方，他们的面前是一条单轨铁路，上面停着十一列载货火车，每列车有二十节车皮。这些车首尾相接成一个巨大的弧形，根本看不到尽头。这些车中，其中一列装的是味精，另外十列装的是盐。
