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从Transformer到GPT-5，听听OpenAI科学家 Lukasz 的“大模型第一性思考”
2017年《Attention Is All You Need》提出Transformer架构，重塑AI版图。其作者“Transformer八子”中，Lukasz Kaiser加入OpenAI，参与GPT-4、GPT-5等研发。他10月将出席大会分享见解，曾预言多模态等趋势已渐成现实。
Jina Code Embeddings: 为高质量代码搜索而生的0.5B/1.5B向量模型
本文介绍了 Jina AI 开源的代码向量模型 `jina-code-embeddings`，含 0.5B 和 1.5B 规模，有 GGUF 量化版本。它性能顶尖，支持多任务与 15 种语言，还介绍了训练方案、使用方法等。
Discrete Tokenization：多模态大模型的关键基石，首个系统化综述发布
近年来，人们关注将LLM能力扩展至非文本模态，Discrete Tokenization成关键方案。但现有研究缺系统总结，香港科技大学等团队发布首个相关系统化综述，梳理技术脉络、方法及挑战，给出未来研究方向。
“老中间件”自救：昔日并发王者、十五年开源老将全力押注Agentic AI找活路，转型做 Java 版 LangChain
7月14日，老牌开源中间件Akka发布Agentic Platform，向AI驱动型系统转型。其运营曾面临挑战，现全力押注Agentic AI，认为这是第五次计算浪潮，将构建比Langchain更丰富的功能集。
GPT-5 最强大的，是编程
据报道，OpenAI的GPT - 5即将到来且早期反馈积极。它在编程领域表现突出，尤其在实际编程任务上有提升，不过其具体形式存疑，改进或多来自后训练阶段的强化学习。
突发！美国解除封锁，英伟达可向中国销售H20 AI芯片
CNBC消息，美国政府向英伟达保证授予销售许可，将恢复对中国销售H20 AI芯片。此前该芯片受出口管制。黄仁勋加大游说，与特朗普会面后美态度转变，他还宣布新GPU，英伟达财报表现强劲。
重大技术突破！微软发布BioEmu模型，蛋白质模拟从数年压缩至几小时
今天凌晨，微软CEO分享蛋白质模拟模型BioEmu，可将蛋白质动态模拟从数年缩至几小时，已在《自然》发表。它能解决传统方法难题，核心设计独特，训练整合多数据源、采用多阶段策略。
grok 4一图流
文章展示grok 4核心数据，涵盖训练成本、模型定价，还列举其在通用、专业、数学、推理、编程等能力测试中排名第一的成绩，不过实际水平还有待观察。
恐怖的 361k+ star！这应该是我见过最给力的宝藏项目，全网最全！
介绍GitHub上的开源项目`free-programming-books`，它汇集海量免费编程学习资源，涵盖编程语言、框架、工具等多方面，有361k+ star。资源广、更新快、结构清、支持多语言，使用简单。
ICML 2025 Oral | 从「浅对齐」到「深思熟虑」，清华牵头搭起大模型安全的下一级阶梯
在大语言模型加速进入高风险应用场景当下，“安全对齐”是挑战。如今广泛采用的“浅对齐”脆弱不堪。清华团队提出STAIR框架，能提升开源模型鲁棒性，还推出RealSafe - R1模型进行安全对齐。