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OneSearch，揭开快手电商搜索「一步到位」的秘技
本文介绍快手提出的电商搜索端到端生成式框架 OneSearch。它有三大创新，包括 KHQE 模块、用户行为序列注入策略、偏好感知奖励系统。实验显示它在多方面提升显著，已部署于快手电商搜索场景。
The Batch: 873 | 通过自监督学习实现更好得图像处理
Meta等团队发布DINOv3权重和训练代码，参数规模扩6倍，用更多数据并引入新损失函数。它在图像分割和深度估计表现卓越，解决了自监督训练的视觉transformer的问题，提升全局和局部任务表现。
杭州跑出的AI独角兽，突围大模型的“第二战场” | 甲子光年
2025年AI行业有转变，算力堆叠对大语言模型性能提升放缓，空间智能成“第二战场”。谷歌、英伟达等巨头纷纷布局，群核科技作为杭州“变量”，发布业界首个3D室内空间大模型，构建数据飞轮，技术有望落地多领域。
Data Agent 落地挑战：忽略技术框架、语义能力和运营体系，投入可能打水漂
Data Agent 落地挑战大，90% 难点源于软件工程，统一语义层建设是关键。企业若忽略场景聚焦、技术框架迭代能力、语义模型和运营体系，投入可能打水漂。掌握相关要素，才能让 AI 代理落地应用，提升企业数据智能化效率。
Claude Opus 4.1模型发布，OpenAI继续被拉开差距
Anthropic发布Claude Opus 4.1模型，在各指标上超越Opus 4。Anthropic ARR达50亿美元，API收入首超OpenAI。新模型在多场景有进步，官网等渠道统一可用，还给出Claude Code使用建议。
升级版Qwen3开源模型深夜来袭，超越Kimi-K2、DeepSeek-V3
深夜阿里千问推出 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8 版本。新模型通用能力显著提升，在多测评中表现出色，超 Kimi-K2 等模型。还增强多语言知识覆盖等性能，已在魔搭和 HuggingFace 开源。
7B模型“情商”比肩GPT-4o，腾讯突破开放域RL难题，得分直翻5倍
腾讯混元AI数字人团队提出RLVER框架，解决开放域RL在真实交互中的‘情商’优化困境。经其训练的Qwen2.5 - 7B模型在情感对话基准得分跃升，比肩顶级商用模型，团队还有诸多启发性发现。
4000万样本炼出AI读心术，刷新七榜SOTA，最强「人类偏好感应器」开源
Skywork-Reward-V2全新发布，构建超高质量千万级人类偏好样本，刷新七大评测基准SOTA。8款模型覆盖6亿至80亿参数，小体积也能媲美大模型性能。团队引入多样大规模真实人类偏好数据，提升数据规模与质量。
无需标注和奖励模型！仅靠自信度RL，16个样本训练20步，效果飙升21%！
论文提出RLSC，让大语言模型用自身答案置信度作奖励信号，摆脱人类标注依赖。它以模型自信度内部信号替代多数投票外部信号，小成本提升模型数学能力，还让模型学会快推理，不过也存在安全隐忧。
小红书hi lab首次开源文本大模型，训练资源不到Qwen2.5 72B 的四分之一
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。