扩散模型路线之争可以停了？Latent‑Pixel混合扩散生成新范式上线 | ECCV'26

中科大与智象HiDream.ai团队提出混合潜空间-像素空间扩散新模型Hi-DiT，解决了两类传统扩散路线各自的瓶颈，论文被ECCV 2026接收，在多个主流图像生成任务上取得优异性能，仅小幅增加计算开销。

模型一模一样，Token 却相差 70 倍？三项实测揭开 AI 编程工具的成本黑洞

本文通过三项独立基准测试，证实相同AI模型下，不同AI编程智能体框架的Token消耗最高相差70倍，分析了成本差异的核心原因，为企业AI成本控制提供可落地的衡量标准。

Dense、MoE之外第三条Scaling路径：交大提出JTok模块，省1/3算力

上海交通大学与小红书Hi Lab联合团队提出JTok/JTok - M模块，作为插件挂载在Transformer层，几乎不增算力和显存开销却显著提升性能。该模块构建新scaling路径，在多任务测试中全面提分，为大模型发展提供新方向。

谷歌将 A2A 捐赠给 Linux 基金会，但代码实现还得靠开发者自己？！

当地时间6月23日，Linux基金会宣布与多公司成立A2A项目，由谷歌捐赠协议规范等。A2A是谷歌4月推出的开放标准，支持智能体通信协作。有开发者认为它或削弱MCP地位，但谷歌称是其“补充”。实际应用有诸多问题待解。

小红书发布 SWE-Bench Mobile：当 AI Agent 面对亿级用户 App 代码库，最高通过率仅12%？

小红书联合多科研机构发布 SWE-Bench Mobile，它是首个还原‘端到端’开发流程的基准，以小红书 App 实际任务为核心。评测显示，AI Agent 在移动端开发能力上限低，架构设计比模型本身重要，简单提示策略效果更好。

做 AI 产品，最重要的是尊重常识

2026年3月滴滴上线AI出行助手「小滴」，6月支付宝测试AI版「阿宝」，看似先进，但实际存在问题。滴滴将基础目标包装成AI个性化，支付宝承诺办事却像找路，还不敢让AI碰钱。很多AI产品迷信聊天框，未带来体验升级。

CNSNS｜西工大曹文博、张伟伟：克服优化求解器中的损失条件数瓶颈：一种良性损失函数

基于优化的偏微分方程求解方法受关注，但实际慢于经典迭代求解器。本文从条件数角度审视效率瓶颈，指出标准MSE损失导致条件数平方放大、减缓收敛。提出稳定梯度残差损失SGR，在收敛速度与稳定性间建立平衡，实验验证其有效性。

一个新网站上线不久，便从谷歌获得了15859次曝光和5689次点击，实际UV在7K左右。而社群里朋友良辰美的网站，昨日从谷歌拿到了21.5万次曝光和2.85万次点击。两者都是基于同一个关键词，同一个需求，但数据相差甚远，这背后的原因究竟是什么？