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打破「数据暴力」预训练惯性，阿里Qwen、上交大等提出预训练动态数据选择范式OPUS
阿里Qwen、上交大等团队提出预训练动态数据选择范式OPUS，打破“数据暴力”预训练惯性。它将数据选择与优化器更新轨迹对齐，提升预训练效率与下游泛化表现，实验显示其“效率+性能”双提升。
闲置手机装OpenClaw：三个不走寻常路的OpenClaw端侧部署项目
文章介绍了三个不走寻常路的OpenClaw端侧部署项目，如在25美元手机、5美元芯片运行OpenClaw，还有安卓手机变AI主机。展示新思路，也指出端侧部署有局限，云+端协同才是最佳。
微软31年老员工被裁，六旬老将重新踏上求职路
新智元报道，微软31年老员工Mike Kostersitz被裁。近年AI重组其所在部门，致他命运改写。过去两年硅谷盛行裁员，AI浪潮下，有经验的技术人员首当其冲，像他这样的中层正被系统优化。
首个多轮LLM Router问世, Router-R1可让大模型学会「思考–路由–聚合」
在大语言模型种类爆炸的时代，如何智能分配任务成新挑战。伊利诺伊大学香槟分校团队发布 Router - R1，让 LLM 学会‘思考–路由–聚合’，用强化学习平衡性能与成本，在七大基准测试表现出色。
微调已死？Agentic上下文工程登场，无需微调实现模型进化
斯坦福大学等团队提出 Agentic Context Engineering 技术，让语言模型无需微调自我提升。它将上下文视为作战手册，引入三种协作角色与三项创新，实验显示其在两类任务上表现优异，成本和延迟显著下降。
苹果出手！改进GRPO，让dLLM也能高效强化学习
苹果研究团队针对扩散语言模型（dLLM）在编码任务中表现不明的问题，基于7B级代码生成MDM DiffuCoder展开研究，定制优化GRPO提出coupled - GRPO算法，填补开源dLLM训练和推理机制空白。
这些关于研发提效的深度实践，值得每一位开发者关注 | AICon
6月27 - 28日AICon北京站上，一线大厂技术大牛将分享“AI赋能研发提效”经验，涉及AI编程范式革新、代码智能化落地、研发流程优化等多方面，呈现技术演进与落地路径。
以星为舵：LLM的Post-Train与Rest-Time奖励学习综述
这篇论文提出奖励信号像AI的“导航星”，引导模型优化行为。介绍奖励学习概念、来源、形式和策略，阐述其贯穿LLM生命周期的三个阶段，探讨奖励模型设计选择，还提及实际应用、挑战与未来方向。
担心蒸馏问题，Meta限用Claude Code、Codex
据外媒报道，Meta限制员工在AI模型构建中用Claude Code和Codex，因担心涉及模型蒸馏，且随着AI使用成本上升，Meta想让更多开发工作迁至MetaCode，这揭开了AI Coding时代新问题。
治好多模态近视和走神！上海大学去偏干预显著提升模型性能
多模态大模型存在“近视”和“走神”问题，总是过度关注图像底部而忽略核心内容。上海大学与南开大学研究团队用两条数学公式去偏干预，无需增加计算成本，却能显著提升主流模型视觉理解能力。