EMNLP25 | "大模型在环"技术新突破：Dial-In LLM 推动中文客服意图聚类新范式

本文提出LLM-in-the-loop意图聚类框架，以传统聚类为骨架，微调后的中文LLM做语义裁判和命名批注。在10万+真实客服通话数据集上超越基线，解决现有方法依赖词向量、缺乏可解释性、调用大模型成本高的问题。

社区供稿 | 阿里国际Ovis2.5重磅发布：以小博大，刷新开源模型性能新高度

阿里国际发布多模态大模型Ovis2.5，在OpenCompass综合得分提升，保持SOTA水平。它在原生分辨率视觉感知等三方面突破，有9B和2B两版本，代码、模型等资源已开源，技术原理涉及架构、训练与数据。

新模型亦是新 Agent，Kimi-Researcher 超大量一手实测！

2025 年被称为“Agent 元年”，月之暗面发布了端到端强化学习训练的新一代 Agent 模型 Kimi - Researcher，其基座是自研新模型。文章对其进行大量实测，与 OpenAI 等对比，并探讨了 Deep Research 的重要性及 Kimi 的不足。

小红书hi lab首次开源文本大模型，训练资源不到Qwen2.5 72B 的四分之一

6月6日，小红书hi lab团队首次开源文本大模型dots.llm1，采用MIT许可证。该模型激活参数量140亿，总参数量1420亿，上下文长度32K。训练资源不到Qwen2.5 72B的四分之一，在多个测评中表现出色。

Cursor迎来史诗级更新，关于Cursor 1.0.0版本，这里有你需要知道的一切！

2025年6月5日，上线2年的Cursor迎来首个正式版1.0.0。此次更新功能多且关键，如上线代码审查工具Bugbot、全面开放后台代理功能等，虽提升了开发效率，但部分功能有使用成本，对新手不太友好。

SFT在帮倒忙？新研究：直接进行强化学习，模型多模态推理上限更高

学界常用「监督微调（SFT）+ 强化学习（RL）」训练大模型。但新研究发现，SFT 会引发「伪推理路径」，阻碍推理进步。相比之下，直接进行 RL 训练，模型多模态推理上限更高，该团队训练的模型还刷新了纪录。

再见Bug！谷歌超级编码智能体Jules上线，免费使用直连GitHub

谷歌推出编程智能体Jules，进入全球测试阶段，有Google账户的开发者可免费试用每日5次。它基于Gemini 2.5 Pro模型，能写代码、修Bug等，还可连GitHub简化流程，预计今年晚些时候推更多功能和企业版。

本文关注vllm V1中管控模型分布式推理的Executor部分，介绍其类型、Executor-Workers架构及数据传输机制，对比V0架构优势，以单机多卡的MultiprocExecutor为例展开讲解，还提及不同数据量的传输方式及相关代码。

Loss收敛不代表学会：腾讯混元ACL 2026拆解SFT训练中15.3%的“假学会”样本

大模型微调（SFT）是主流LLM落地方案，但大家默认训练完就是学完了。腾讯混元团队发现SFT存在不完全学习现象（ILP），论文完成了定义ILP、找根因、提诊断框架和验证干预等工作。

登上Nature子刊！Meta脑机接口重大阶段性进展，超高实时解码准确率

Meta在非侵入式脑机接口研究取得重大进展，Brain2Qwerty v2能从原始脑信号实时解码句子，平均词准确率达61%，最优78%。研究团队开源训练代码，数据集也同步开放，但应用于临床仍面临精度和设备限制。