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华为+DeepSeek，推理性能创新高！技术报告也公布出来了
华为昇腾在部署超大规模MoE时推理性能创新高，全面超越英伟达Hopper架构。其采用‘以数学补物理’方式，还将全面开源。团队从多方面优化，在不同硬件上取得优异性能，本周还将举办技术披露周。
The Batch：820 | Qwen3 向 DeepSeek-R1 发起挑战
阿里巴巴发布八个大型语言模型权重，含两个 MoE 架构和六个稠密模型。预训练数据达 36 万亿 token，支持 119 种语言及方言。测试中 Qwen3 家族表现出色，或终结 DeepSeek - R1 霸主地位，设计用于智能体系统。
从一步生图到流式视频：清华团队探索「样本分布训练」
本文介绍清华大学联合多校团队提出样本分布训练新生成方法，发布MGFlow、Elastic Forcing两项成果，分别实现一步生图SOTA、14B流式视频模型单8卡后训练，为实时多模态交互开辟新路径。
云知声发布U2-Flash，要争“大模型主力位”｜甲子光年
本文报道云知声发布U2-Flash大模型，基于原有U2基座，通过创新后训练方案提升Coding、Agent等复杂任务能力，多项评测比肩头部模型，目标成为企业真实生产任务的主力大模型。
惊天大瓜！中东土豪发「纯血」大模型，背后底座竟是MiniMax？
沙特发布号称100%沙特血统的国家级大模型HUMAIN M3，后被发现基于中国MiniMax的M3模型。沙特用超1万亿阿拉伯语Tokens后训练，使模型在阿拉伯语赛道领先，代表中国AI出海新形态。
因果发现进入基础模型时代：CDFM 如何从数据中推断因果结构 | GAIR Paper 120
因果发现正从“手工挑选算法”走向“大模型统一零样本推断”范式。广东工业大学等团队提出CDFM，能统一处理多种情况，解决传统方法痛点，在多方面展现良好性能，是因果发现基础模型时代的重要起步。
人才黑洞！UC伯克利系主任都加入A社了
UC伯克利EECS系主任Jelani Nelson暂离大学，加盟Anthropic预训练团队。他算法课播放量超2100万，研究聚焦大规模数据高效处理，这正是A社所需，此前他还在谷歌兼职。
OpenAI 和 Anthropic “杀”红了眼，谷歌成为最大受害者
6月AI人才市场，谷歌7天内损失四位技术元老，分别加入OpenAI和Anthropic。这引发外界关注，有人质疑谷歌AI处境。DeepMind CEO哈萨比斯回应称，判断AGI竞赛输赢不能只看短期，谷歌仍有优势。
刚刚，翁荔博客上新：谨慎对待Scaling Law
翁荔新作《谨慎对待 Scaling Law》上线，文章涵盖 Scaling Law 预测内容、计算最优分配原理等。介绍了早期对机器学习损失可预测性的研究，还对比了 Kaplan 等人与 Chinchilla 的 Scaling Law，分析了两者分歧原因。
技术教科书：顶级开发团队设计的Harness工程项目源码什么样
本文深入剖析某顶级AI Agent研究团队的工业级Harness项目源码，涵盖项目全景、启动流程、工具系统等多方面，提炼构建顶级Harness工程方法论，还介绍隐藏彩蛋，展示团队技术实力与独特魅力。