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清华推出AI数学家！独立完成数学理论难题，自动调用基本定理、构建证明思路
清华团队推出AI Mathematician（AIM）框架，可将LRMs推理能力延伸至前沿数学研究。它由三大模块驱动，有两大核心策略。实验显示其能解决多个挑战性问题，虽有不足，但未来有望成数学研究核心驱动力。
14B检索能力超过Google Search，阿里ZeroSearch通过RL激发LLM检索推理能力~
有效信息搜索对提升LLMs推理和生成能力重要，当前RL方法有文档质量不可控和API成本高问题。阿里通义Lab提出ZEROSEARCH框架，经多步骤训练，实验显示其在检索能力和泛化性上表现出色。
抢完诺奖得主又挖伯克利CS掌门，Anthropic两周揽四将
AI人才抢夺战升级，Anthropic两周揽四将，包括诺奖得主John Jumper等。7月1日，UC伯克利计算机科学部掌门人Jelani Nelson加入Anthropic。当下AI竞争从模型能力转向算法理论，‘休假入职’成潮流。
告别Selenium！这个8K+星的AI浏览器自动化神器，让爬虫开发效率飙升10倍
传统浏览器自动化工具基于‘精确选择器’，网站改版代码易崩溃。而Stagehand是新一代AI浏览器自动化框架，用自然语言控制浏览器，开发效率提升10倍，维护成本降80%，还具备自然语言操控、自我修复等功能。
硅谷大佬集体共识：AI正在消灭中层管理者
硅谷科技圈大佬认为AI正在消灭中层管理者。Block公司欲用机器接管层级系统信息传递，构建新公司底座，精简职位，清退中层管理，让员工离业务和客户更近，改变商业运作方式。
Meta华人实习生搞出超级智能体！自己写代码实现自我进化
Meta研究团队论文结合哥德尔机思想与达尔文开放算法，提出达尔文哥德尔机，进而定义超级智能体Hyperagents。它能持续自我迭代，实现元学习，实验证明其能有效自我提升，且改进有迁移性。
微调已死！「共识机制」实现提示词自我进化，性能飙升
人工智能领域正从「模型微调」向「上下文工程」转变。西湖大学MAPLE实验室齐国君教授团队提出基于「共识机制」的提示词组进化算法C - Evolve，能突破单一提示词性能局限，提升系统整体性能。
谷歌月Tokens消耗量领跑全球了：1300000000000000（别数了是千万亿）
谷歌月处理Tokens用量达1.3千万亿，较一年前的9.7万亿大幅增长。横向对比，谷歌在该指标上远超微软等大厂。Tokens消耗量可衡量模型多方面能力，谷歌为行业树立新标杆。
Databricks开源限流方案，抛弃redis，性能提升10倍
Databricks 开源高性能限流系统设计，抛弃 Redis，通过内存分片和批量上报机制，实现 10 倍性能提升。还将限流算法改为令牌桶，解决了精度控制、在线迁移等问题，权衡了分布式一致性。
不靠英伟达，中科院在国产 GPU 上跑通 76B 类脑大模型
过去大模型依赖Transformer和NVIDIA GPU体系，硬件自主化难。中科院团队提出类脑大模型SpikingBrain，在超长文本处理上百倍加速，在国产MetaX GPU平台稳定训练76B模型，开辟新道路。