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超越宇宙极限：第六位海狸数再次突破，无法用常规数学符号表达
本文介绍「忙碌海狸数」，其前五项为1、6、21、107、47176870。研究人员先后确定前四个数，如今BB(6)再突破，新下界需用新数学符号表达。还回顾探索历程，提及社区用Coq证BB(5)，并指出BB(6)真实值难测。
硅谷精英放弃生娃！MIT女记者揭秘：人类只是AI垫脚石，世界很快就毁灭
华人女记者Karen Hao出版《AI帝国》，揭露OpenAI背后隐秘真相。书中提到部分AI行业技术高管因认为世界不久将不复存在而选择不育，还讲述了AI带来的诸多问题，如资源消耗、道德困境等，也指出AI公司拒绝承担现实成本。
抗干扰能力提升近40% ！无需对抗训练，北航上海AI Lab新蒸馏方法提升模型鲁棒性 | ICML 2025
在人工智能模型规模持续扩大的今天，数据集蒸馏方法能提升训练效率、降低成本，但蒸馏模型在安全性要求高的任务中抗干扰难。北航上海AI Lab团队提出ROME方法，无需对抗训练，显著提升模型鲁棒性，成果被ICML 2025接收且已开源。
蚂蚁 | 提出代码检索/重排基准：CoREB，揭开高分榜背后的三大幻觉，现已接入MTEB
蚂蚁研究人员提出代码检索与重排评测基准CoREB，解决现有基准相关性软、数据污染、任务方向单一问题。它已集成进MTEB，收录19个模型×6个任务评测结果，为代码检索模型评估提供新基线。
九章云极发布AI工厂体系：破解140万亿Token时代的落地悖论｜甲子光年
九章云极于6月17日发布Alaya NeW AI工厂体系，锚定十万P算力、十万亿Token、千个模型、千倍降本四大目标。该体系是智能工业化的必然产物，能解决资源难转生产力的难题，还具备技术效能、生态范式和商业飞轮三大支柱。
Prompt、Skills、MCP：大模型上下文工程核心链路
文章聚焦大模型上下文工程，介绍了Prompt、Skills、MCP核心链路。Prompt是与模型沟通基础，但其有脆弱、难管等痛点，促使向上下文工程演进；Skills是能力单元，可显式化能力、动态组合；MCP解决能力集成问题，虽有争议但理念重要。
MOE RL实战：统一FP8全流程训练
SGLang RL团队等联合完成工作，实现RL中全流程FP8训练与采样。介绍FP8训练硬件基础、格式、scale选择等，指出训练难点，分析KL Loss异常归因，验证其在MoE模型RL应用效果，还探究模型规模对训推不一致性的影响。
哈工大、中科院等利用模型“潜意识”提高推理模型效率，0.6B撬动复杂推理
哈工大、中科院等提出TrajSelector框架，让推理模型‘倾听内心独白’。它利用模型隐藏状态，用0.6B轻量级验证器实现比7B裁判模型更精准选择，在数学竞赛基准测试中表现出色，还能离线筛选数据，但在开放域问答有难题。
打破 AI 辅助开发碎片化困境，阿里巴巴 R2C Agent 的 AI 编程实践
文章围绕阿里巴巴 R2C Agent 的 AI 编程实践展开。指出当前 AI 辅助开发存在与生产链路结合难、协作碎片化等问题，介绍了 R2C Agent 如何驱动研发链路，阐述其框架、实施情况及未来提升 AI 渗透率的目标。
Qwen3 变身扩散语言模型？不从零训练也能跑，30B参数创纪录
扩散语言模型（DLM）潜力大但训练难，Radical Numerics团队改造Qwen3-30BA3B，推出30B参数的开源扩散语言模型RND1-Base。该研究系统性研究A2D转换关键因素，成果超现有部分模型，还提出简单方法及训练策略。