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浙大&港理工等提出InfiGUI-R1：利用强化学习，让GUI智能体学会规划任务、反思错误

多模态大模型驱动的GUI智能体有潜力，但现有智能体面对复杂任务力不从心。浙大等机构提出InfiGUI-R1及Actor2Reasoner框架，通过两阶段训练提升智能体能力，InfiGUI-R1-3B在多基准测试中性能卓越，为GUI自动化工具开辟新道路。

月之暗面开源发布 Kimi K2.6 模型，在通用智能体、代码编写和视觉理解等综合能力上全面跃升。它在多项测试成绩领先，能连续工作13小时，还在全栈开发、多智能体协作等方面有出色表现。

在2025全球产品经理大会中，奇点智能研究院院长李建忠分享了大模型驱动的AI产业生态和产品创新。他谈到推理范式转换使模型进入“经验数据时代”，还分析了应用开发、人机交互范式转换及智能体生态演进，预言孤立App时代终结。

为应对网络攻击，需将非结构化网络威胁情报转化为结构化情报。IntelEX是自动化攻击级威胁情报提取工具，通过LLM上下文学习等增强，能识别攻击序列并提取结构化情报为STIX格式，还可转化成Sigma，在测试中表现优异。

预训练大模型适应专业领域需高昂微调成本，稀疏混合专家架构虽能提升推理效率，但从头训练耗资源。浙大与Thomson Reuters团队提出SIMoE，单阶段微调就能升级大模型，还解决传统方法两大局限，在性能和效率上双突破。

商汤开源全新架构的理解生成统一模型SenseNova-U1，虽小尺寸版仅8B参数，却能复刻GPT - Image - 2的不少绝活，在多项指标上登顶开源模型榜首，推理速度逼近主流商用闭源模型。它具备连续性图文创作等能力，底层是NEO - unify架构。

这一周国产开源LLM集中爆发，GLM - 4.5、Qwen3的5连发、Step3等接连发布。GLM - 4.5是新一代开源SOTA模型；Qwen3各版本在不同能力上提升显著；Step3是多模态推理模型；腾讯还发布了混元3D世界模型1.0。

文章对昇腾 910B 大模型进行实测，对比 vLLM Ascend 与 MindIE 在实际推理场景中的性能差异。通过 GPUStack 平台测试多种模型，结果显示两者在不同部署场景各有优势，vLLM 适合单卡小模型，MindIE 适合大模型多卡部署。

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。

智谱AI发布GLM - 4.6V系列模型，是首个支持工具调用的视觉模型。作者对其进行7个场景测试，如识别鸟类、分析赶海地点等，展现出不错性能。该模型速度快、开源，有优势也有小问题，适合开发者和普通用户。