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ACL 2026｜打破推理同质化！阿里达摩院新作让RLVR从重复采样走向有效探索
阿里达摩院智能决策团队提出面向RLVR后训练的探索增强框架I²B-LPO，改进rollout策略，在关键节点生成更具区分度的推理轨迹，结合信息瓶颈自奖励机制，在多个数学基准上提升准确率与语义多样性。
Unsloth让大模型跑在手机上！
Unsloth放出教程，可将其微调模型部署到Pixel 8和iPhone 15 Pro。用ExecuTorch技术优化，Qwen2 - 0.5B在旗舰机上表现流畅。教程介绍量化感知训练控制精度损失，还给出iOS和Android部署步骤及注意事项。
NVIDIA重磅开源！OmniVinci 仅 9B 模型就拿下多模态冠军！
英伟达推出全模态大语言模型 OmniVinci，架构有三大创新。OmniVinci - 9B 模型表现亮眼，多测试中大幅超 Qwen2.5 - Omni，且训练量仅为其六分之一。其架构经多阶段流程实现全模态理解，还支持多种功能。
DASF:可落地，易执行的AI安全框架
随着AI广泛应用，安全担忧增加，需系统方法论梳理和消减风险。此前Google的SAIF框架原理完整但操作性差，此次介绍Databricks的DASF框架，具体易落地，介绍通用数据中心AI系统四阶段、12组件及62个安全风险与消减方法。
Yann LeCun放出憋了20年的大招：Meta开源V-JEPA 2世界模型
Meta发布V-JEPA 2世界模型，参数高达10亿，推理速度比英伟达Cosmos快30倍。它基于Vision Transformer架构，是Yann LeCun倡导多年的JEPA路线成果，仅需62小时机器人数据训练就能执行任务，打脸质疑者。
为什么Cline不对你的代码库进行索引（以及为什么这是好事）
用户常问Cline如何处理大型代码库，是否用RAG索引全部代码。Cline特意选择不对代码库进行索引，因为传统RAG方法用于代码库有逻辑切割、索引过时、安全风险等问题。Cline像开发者一样处理代码，有独特优势。
对话蚂蚁吴伟：训推一体池化调度，如何把GPU用到极限
AICon大会前，与蚂蚁集团吴伟深度对话，探讨GPU资源调度解法。他指出CPU和GPU有结构性差异，只在推理或训练内优化有资源闲置，国产卡缺全链路生态，软件优化有天花板。还分享架构思路、算法及落地效果等。
一年后，DeepSeek-R1的每token成本降到了原来的1/32
几天前，DeepSeek更新R1论文至86页，公开训练全路径等细节。英伟达发表博客展示在Blackwell GPU上对其降本增效，通过软硬协同提升每瓦特Token吞吐量，还介绍了TensorRT - LLM软件及相关技术提升性能的情况。
别再设计 Prompt，顶尖工程师已经开始写 Loop 了！
2026年6月，“Loop Engineering（循环工程）”一词热门起来。其核心主张是不用再亲自给AI写提示词，而是设计驱动Agent的循环。Anthropic的工程师还写成了完整手册，介绍搭建方法、关键及最佳实践等。
捅破具身智能天花板！极佳视界新VLA大模型登场，复杂长时程任务近100%成功率
极佳视界推出GigaBrain-0.5M*VLA大模型，以世界模型条件驱动，引入人在回路持续学习机制。在与主流方法对比中，任务成功率提升30%，长时程任务近100%成功，还具备高效准确的价值预测能力。