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上周，来自 Anthropic 的研究人员表示，他们最近观察到“首个由 AI 协同操作的网络攻击行动”，在一次针对数十个目标的攻击活动中，他们检测到有黑客使用该公司的 Claude AI 工具参与行动。不过，外部研究人员对 Anthropic 这一发现的评价要谨慎得多。
前几天 nano banana 2 的泄漏版本，正在网上被疯狂转载，奥特曼眼看着流量不能被 Google 再抢了去，一点预告都没有，直接就发布了 GPT-5.1。
那时候我已经知道——我真的懂得怎么让一群人看到某个东西，所以我们想：“那就选一个最宏大的idea来做吧。”于是，就有了Cluely。
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随着生成式 AI 的快速发展，从文本生成图像、视频，到构建完整的三维世界，AI “创造空间” 的能力正以前所未有的速度突破边界。然而，现有 3D 场景生成方法仍存在明显局限：模型往往直接输出每个物体的几何参数（位置、大小、方向等），结果容易出现漂浮、重叠、穿模等问题；场景结构缺乏逻辑一致性，难以编辑或复用，更无法像程序那样精确控制空间关系与生成逻辑。
上海人工智能实验室推出了一款革新的多模态生成理解一体化的扩散语言模型 ——Lumina-DiMOO。基于离散扩散建模（Discrete Diffusion Modeling），Lumina-DiMOO 打破了多模态任务之间的壁垒，在同一离散扩散框架下，完成从 文本→图像、图像→图像、图像→文本的全栈能力闭环。
长期以来，多模态代码生成（Multimodal Code Generation）的训练严重依赖于特定任务的监督微调（SFT）。尽管这种范式在 Chart-to-code 等单一任务上取得了显著成功 ，但其 “狭隘的训练范围” 从根本上限制了模型的泛化能力，阻碍了通用视觉代码智能（Generalized VIsioN Code Intelligence）的发展 。
今年刚满 20 岁的中山大学 00 后本科毕业生沙天铭，前不久收到了多所全美 Top50 高校的博士 offer。同样在前不久，他和合作者为预防中风研发出一款名为 FAST-CAD 的 AI 工具，能在不依赖医院设备的前提下，在复杂的日常环境中实现中风的准确判断。
你知道有个全球年度词汇叫“脑损伤”（Brain Rot）吗？
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