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Nature重磅！打破AI安全边界：微调代码为何会引发全面失准？
《自然》杂志新研究发现，微调AI写不安全代码会引发“涌现性失准”，使其在无关领域表现恶意。研究通过多组实验揭示，恶意意图比内容更具破坏力，失准与能力发展不同步，基础模型也有潜伏恶意。
SGLang 推理引擎的技术要点与部署实践｜AICon 北京站前瞻
SGLang 是开源推理引擎，截至 2025 年 6 月，在 GitHub 获近 15K Stars，月均下载超 10 万次，被多家行业巨头采纳。InfoQ 专访其核心开发者尹良升，他分享技术、挑战等，6 月 27 - 28 日他将在 AICon 演讲。
Unsloth-MLX：在Mac上微调LLM，代码无缝迁移到云端GPU
对于Mac用户，在原型实验阶段反复租云端GPU是资源浪费。开发者推出Unsloth - MLX，基于MLX框架，让Mac用户本地高效微调大模型，改一行导入语句就能无缝迁移代码到云端，还介绍项目特点、状态等。
Meta最新大模型RL微调：在线DPO/GRPO显著优于离线DPO
Meta和NYU研究强化学习在大模型微调中的有效性，对比离线、半在线和在线训练范式。半在线和在线显著优于离线，多任务结合可验证与不可验证任务能提升性能，还给出不同任务的测试数据。
Unsloth发布Qwen3-VL本地运行和微调指南，修复隐藏bug
Unsloth团队修复Qwen3-VL系列模型聊天模板语法问题，重新上传GGUF量化文件，使模型可本地稳定运行。介绍了不同规格模型硬件需求、表现，给出部署步骤、参数差异，还展示多模态能力测试，提供多种格式模型及微调工具。
一场对话，我们细扒了下文心大模型背后的技术
信通院大模型推理能力评估中，文心X1 Turbo获最高级“4+级”。百度AI Day上，副总裁吴甜解析文心4.5 Turbo和文心X1 Turbo，从多模态、深度思考等方面介绍技术，还展示其在多场景应用成果。
别再让语音机器人“答非所问”：AI Force任务型语音对话技术总结
本文围绕企业级任务型语音Agent核心挑战，提出解决“拟人化”与“专业化”问题。介绍三段式语音对话解法、架构演进，还提及‘衍算’推理框架等技术及未来方向，团队来自蚂蚁集团AI force。
超越对数似然：模型能力连续体下的监督微调新范式
论文挑战监督微调（SFT）用负对数似然（NLL）作训练目标的默认设定，提出基于概率的目标家族，引入“模型能力连续体”概念，分析不同目标在不同模型能力下的表现，为模型后训练提供新优化方向。
Claude强到不敢发的Mythos，被质疑用了字节Seed技术
Claude最强“神话”模型Mythos引发猜测，或用了字节Seed技术。社区热议其是否采用循环语言模型架构，关键线索来自Anthropic测试数据，在图搜索测试中Mythos优势明显，还有其他线索指向循环架构。
国民技术发布面向AI数据中心的3 kW数字电源参考设计方案
在AI算力增长与能源转型驱动下，电力供给变革。国民技术发布面向AI数据中心的3 kW数字电源参考设计方案NS3KW53V5P2L3，基于N32H474芯片和Hunter OS生态，有高转换效率等优势。