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Anthropic更新了Skill Creator，评测框架上线
Anthropic更新Skill Creator，上线评测框架。该框架无需写代码，能处理两类技能测试需求，可测试和改进技能，有捕获质量回归等用途。还增加基准模式、多Agent支持等，能让技能触发更可靠，更新已在Claude.ai等可用。
Claude时代终结？LMArena实测DeepSeek R1编程得分超Opus 4，但月暗称其新模型更胜一筹
在闭源模型主导的AI环境下，开源的DeepSeek - R1（0528）在LMArena测试中表现亮眼，编程得分超Claude Opus 4，引发社区关注与讨论。不过LMArena曾被指责偏袒，其联合创始人反驳。此外，月之暗面新模型Kimi - Dev - 72B编程成绩超R1。
150%训练效率提升：感知检测小模型训练优化方法
文章基于业务实践，总结感知检测小模型在不同算力卡上的训练方法，为智能驾驶场景提供借鉴。介绍测试环境、技术架构，分析环境依赖冲突、源代码适配等问题并给出解决方法，还提及性能优化及测试结果。此外还介绍用 RAGFlow 构建私有知识问答应用。
谈一谈TP推理场景下MoE Group GEMM的优化思路
作者在使用H20测试SGLang CUTLASS MoE时，发现其在中小Batch Size场景下性能不佳。为此设计Expert Specialization方案，启动多个不同配置Kernel，依Expert计算特性选合适的。还介绍了该方案在H20和Hx00上的实现细节及性能测试结果。
AI 的经济账根本算不通
文章指出AI经济账算不通，如GitHub Copilot将按用量计费，此前微软补贴用户算力；AI订阅服务成本波动大，欺骗用户；AI数据中心建设和运营成本高、收入少，依赖少数客户，OpenAI和Anthropic盈利难，可能影响相关企业。
Claude团队用Qwen测试全新训练方法
Anthropic最新研究提出中训练（MSM），在预训练后、后训练前给AI立规矩。实验显示，新增MSM能让通义千问两款32B大模型失准率大幅下降，还能精简微调数据。MSM与对齐微调结合，可提升模型泛化能力。
大模型如何赋能 Web 渗透测试？
文章指出传统Web安全检测有局限，而大语言模型（LLM）可提升漏洞发现覆盖率与准确性。以mcp server为基础介绍自动化漏洞检测方案，还分享实践操作、遇到的问题及解决办法，分析其优缺点并给出拓展思路。
4000亿国产算力航母：芯片巨头合并超算巨头
上交所披露海光信息拟换股吸收合并中科曙光并募资，两家公司A股自5月26日开市起停牌，预计不超10个交易日。海光聚焦芯片研发，中科曙光深耕服务器领域，重组方案待明确，实施有不确定性。
算不上AGI，但Anthropic发现了Claude的潜意识！
Anthropic可解释性团队新论文在Claude内找到“意识”与“潜意识”分水岭。用J - lens读取模型“想法”，经五组实验验证其类似人类“意识通达”结构，还涉及安全审计、反事实反思训练等内容。
AI抹平了执行力，一个人的价值该重新怎么算
AI 把执行成本压到近乎零，让公司原有的评估制度失灵，出现领导不会下需求、执行力无区分度、产出不稳定等症状。旧体系重执行流量，AI 时代更看重判断势能，组织、管理者和个人都需重新校准。