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社区供稿 | Jina Embeddings V4: 为搜索而生，多模态多语言向量模型
Jina AI发布多模态向量模型jina-embeddings-v4，参数38亿，能同步处理文本与图像。内置LoRA适配器强化检索等任务表现，在多基准测试中展现顶尖性能，支持单/多向量表示。介绍了架构、上手指南等。
GPT-5正以o3的三倍速度打宝可梦，现已抵达冠军之路，直播进行中
GPT - 5直播独立运行宝可梦红版，速度比o3快近三倍，6105步抵达冠军之路，而o3需16882步。原因是其幻觉少、空间推理和规划能力强。直播已进行9小时，超2000人关注，OpenAI总裁点赞。
不是视频模型“学习”慢，而是LLM走捷径｜18万引大牛Sergey Levine
UC伯克利大学副教授Sergey Levine提出，为何语言模型从预测下一词中学到很多，视频模型从预测下一帧却学得少。他指出LLM可“抄近路”模仿人类推理，像在“柏拉图洞穴”中，还探讨了AI走出困境的方法。
阿里+清华发现80/20法则：LLM只靠20%的token就能学会Reasoning
阿里与清华研究发现，训练大语言模型（LLM）推理时，真正关键的是20%的高熵token，其余80%低熵token几乎无用。仅用20%高熵token做强化学习，效果超全量训练，还提出RLVR训练策略提升效率。
AI遭遇灵魂拷问！这道题所有模型集体翻车，网友：我也不会啊
图像推理现新难题，在Reddit引发热议，目前无AI能真正解决。国内外支持图像输入的大模型答案不同，原因是对大立方体规格理解不同。结合提示多次尝试，部分大模型能找准方向，人类面对该问题也会困惑。
时隔九年，中国超级计算机重登世界榜首
当地时间6月23日，第67届TOP500超级计算机排行榜发布，国家超级计算深圳中心的‘灵晟’（LineShine）夺冠，运算速度达2.198 ExaFLOP/S。它仅用CPU，性能超美国El Capitan超20%，引发对未来计算架构思考。
ICML 2026 | 华为GTS提出AI训练数据新方法，Amazon/Google作者团队「光速跟进」：难度自适应训练正在成为新范式
华为GTS研发部AI数据团队提出EDCO方法，将样本难度估计与动态课程编排引入领域大模型微调。该方法用推理熵动态编排训练课程，让模型面对最有学习价值的样本，已被ICML 2026接收。
拓宽百年奥运「赛场边界」，阿里云AI让人人皆可上场
阿里云作为2026年米兰冬奥会官方云服务合作伙伴，联合发起全球AIGC大赛，用万相大模型生成冬奥视频参赛。万相Wan2.6性能出色，在画质、叙事等方面表现成熟，让普通人也能在奥运体验中当主角。
中美算力，站在2000亿美元的分岔路口
高盛报告称2025年全球人工智能投资规模或接近2000亿美元。中美算力发展站在分岔路，中国追性能，美国被能源限制。全球算力市场有新变化，中国本土芯片崛起，各方也在热议AI是否有泡沫。
字节跳动Seed推出「机器人大脑」Robix：让机器人学会思考、规划与灵活互动
近日，字节跳动Seed团队发布「机器人大脑」Robix，它将推理、任务规划与人机交互整合到单个端到端多模态模型。通过层次化架构分工，它能灵活互动，经三阶段训练，在多方面表现出色，为具身智能体发展奠基。