102页综述逐章精读：视频基础模型如何读、写、共享、交互世界
导读能回答视频问题、能生成流畅画面，是否意味着模型已经理解了世界？我们在这篇综述中给出的回答是：不一定，而且这两件事需要分开检验。 视频只是潜在动态世界的局部、有损、按时间排列的观测；真正需要检验的，是模型如何表示并预测观测背后的状态。
Agent 开发（一）：LLM 是什么？
上一篇 Agent 开发到底该学什么[1] 里，我把学习路线拆成了十块，第二块是「LLM 基础认知」。这一篇就把这块讲透。目标很朴素：看完之后，你能回答三个问题——这个需求，LLM 到底能不能做？它为什么会产生幻觉、为什么会忘记、为什么同样的输入两次结果不一样？
OneReason：当推荐系统学会思考
在评测与部署上，OneReason 同时验证了 Reasoning 在推荐里的真实价值:业务上 —— 在快手本地生活广告 10 天 A/B 实验中带来 +10.33% 曝光、+8.23% 广告收入、ROI > 5，对应年化数亿元商业增量;
ACM Multimedia 2026 Oral｜从「转述痕迹」到「看见证据」：ForgeryVCR用视觉中心推理重塑图像取证范式
来源：市场资讯（来源：机器之心）随着编辑工具与生成模型的快速普及，「改图」正在变得越来越容易，篡改者可以在几乎不改变画面观感的前提下完成内容伪造，给内容真实性核验、平台治理与数字媒体信任带来新的风险。因此，图像取证与可信鉴伪证据，成为了内容安全中尤为重要的一环。
狂潮 · 元理论-原创设计-AI 网关 | 第9篇：KC-AI‑Gateway【完整版】
自研 KC-AI‑Gateway｜完整设计方案文档补齐多策略仲裁、故障状态机分支、悖论场景、事件模型、CRD 字段规则、部署拓扑区分；所有状态机、故障处理、仲裁逻辑全部固化在架构契约；仅纯数值 / 时间阈值 / 格式命名留在待确认；架构完整闭环，可直接作为实现输入。
转述痕迹到看见证据：ForgeryVCR用视觉中心推理重塑图像取证范式
四种推理范式对比 : 取证特征驱动缺乏可解释性与泛化性、 文本中心 CoT 易产生语义幻觉、 视觉 - 文本混合描述仍模糊、 ForgeryVCR 的视觉中心范式同时得到显式视觉证据与无幻觉判决。
AI的错误不是Bug，是设计如此
你让AI写了一段订单查询接口。代码干净、命名规范、异常处理也加了。初看没什么问题，一跑测试全挂——MyBatis里写了MySQL特有的LIMIT 1，而项目用的是Oracle。这段代码没有语法错误，没有逻辑漏洞。它只是用人类最常写的方式，写了你不该用的写法。为什么会这样？
神秘 Ox Alpha 全网猜爹与尴尬的 Agent ，GPT 5.6 深扒 Ox Alpha 全程直播
OpenRouter 上出现的匿名“隐身模型”Ox Alpha 引发全网猜爹，有趣的是全部都在人工古法手搓做测试 …… 平时被吹上天的 AI Agent 们只能在一旁尴尬地继续写“鹈鹕骑自行车” —— 到了真实战场，无人记得这些 “超人英雄”。