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SIGCOMM 2026 | 从「人眼看视频」到「AI理解视频」：北大提出面向AI的实时通信框架Artic
AI 正从「文字聊天」走向「边看边聊」，传统实时视频通信难以满足需求。北大团队提出 Artic 框架，重构码率自适应等，实验显示其能显著提升准确率、降低延迟。
训练数据枯竭怎么办？首篇「数据价值密度」综述理清思路
上海交通大学与上海人工智能实验室团队发布首篇「数据价值密度」综述。提出“数据价值密度”概念并定义，建立分类框架梳理现有工作，还指出该领域面临的挑战，为大模型训练提供指南。
TRAE SOLO移动端上线，手机也能干活了，随时随地Vibe Working
TRAE SOLO 移动端上线，实现手机、桌面、网页三端打通，全量开放。它让闪念能无缝接入工作流，还带来实时语音交互、飞书 CLI 接入、定时任务等功能，推动智能体走向新阶段。
The Batch: 897 | 科学实验室的通用语言
上海人工智能实验室发布开源的 Science Context Protocol (SCP)，它能连接 AI 智能体与多设备进行自动化科学探究。相比 MCP，其结构更安全，可管理模拟和实体实验，促进跨学科合作。
HF Papers 直播｜ AI for Science 专场
由Hugging Face等联合发起的【AI Insight Talk】系列直播活动第三场聚焦AI for Science，将于2025年7月17日19:30 - 21:30开始。邀请多位热门论文作者，探讨科研智能体能力评估等问题。
「上下文工程」硅谷爆火，Karpathy亲自站台！提示工程瞬间失宠
继提示工程后，「上下文工程」在硅谷爆火，获Karpathy等大佬青睐。它是「全新的氛围编程」，是智能体成败关键。其范畴广，是科学也是艺术，为LLM构建上下文能解决定制任务。
何恺明首个语言模型：105M参数，不走GPT自回归老路
何恺明团队推出全新连续扩散语言模型ELF，不走GPT自回归老路。它将生成过程留在连续embedding空间，最后离散化变回token。ELF用较少参数、训练token和采样步数，跑赢主流扩散语言模型。
CVPR 2026 Oral｜告别模型合并冲突！南大等提出OrthoReg：极简正交正则化，揭开任务算术的底层机制
南京大学等团队为任务算术建立底层理论框架，提出「任务特征特化」属性，推导出几何约束方法OrthoReg。该方法引入极简正交正则化项，提升模型合并性能，论文被CVPR 2026接收并评为Oral，代码等已开源。
首个长程Doc2Repo训练集！代码Agent不止修bug，开始造仓库
中国人民大学高瓴人工智能学院发布DeNovoSWE数据集，专注长程软件工程任务。它通过特定机制构造高质量数据，为代码智能体长程能力训练提供支持，实验显示能显著提升模型仓库生成能力。
1B 参数跑出 2B 性能？面壁 MiniCPM5-1B 用 AI 自进化，提速 AGI 进程
全球AI行业陷入资源消耗战，面壁智能绕开物理瓶颈，提出“AI制造AI”路径。2026年5月25日发布MiniCPM5-1B，有越级性能、极致压缩比和均衡能力，源于“模型、框架、数据”自进化范式。