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Notion Custom Agents复盘：三年重写5次，Notion 历史上最成功的新功能之一
Notion 的 AI 工程负责人 Sarah Sachs 和技术负责人 Simon Last 在采访中分享 Agent 探索思考。Custom Agents 是 Notion 历史上转化率高的新功能，开发三年重写 5 次。他们还谈及产品路线、模型评估、技术方向等内容。
π0.7来了！涌现出组合泛化、跨本体迁移能力，VLA又行了？
具身赛道玩家 Physical Intelligence 发布新模型 π 0.7，它展现出组合泛化和跨本体迁移能力，还能通过知识蒸馏学会优化技巧。其强大源于杂数据和细提示，未来有望解决复杂任务。
Anthropic 的 Harness 设计：build to delete
Anthropic工程博客发布Harness设计文章，探讨Claude完成全栈应用开发任务。指出单Agent模式问题，采用GAN式对抗、三Agent编排，对比单Agent与多智能体产出，还介绍调教评估者及编排简化，提出Build to Delete原则。
砍掉70%内存！陈丹琦团队破解LLM长文本瓶颈
大型语言模型处理长文本时，KV缓存占用内存巨大。陈丹琦团队提出KV足迹作评估标尺，推出分块驱逐与PruLong训练技术，在128K长文本任务中最高降低70%内存，性能损失仅10%。
破解300年数学难题，智能体大突破！谷歌发布超强AI Agent
今天凌晨谷歌Deepmind发布编程AI Agent——AlphaEvolve，它与Gemini深度集成，能评估算法。它解决了300多年的数学难题，还提出新算法，提升大模型计算效率，可优化GPU指令，架构含多模块。
Meta为他豪掷2亿美元，上交校友庞若鸣，晒出在苹果的最新论文
苹果基础模型团队负责人庞若鸣即将加入Meta，Meta为其开出2亿美金天价。7月9日庞若鸣宣传在苹果参与的研究《AXLearn: Modular Large Model Training on Heterogeneous Infrastructure》，介绍了AXLearn系统优势、架构、实验评估等。
6款小游戏难倒所有顶级VLM！愤怒的小鸟让它们全军覆没，性能不如随机猜测
淘天集团未来生活实验室提出首个系统性评估多模态大模型（VLM）交互式物理推理能力的综合基准DeepPHY。它集成六个物理环境，对17个主流VLM测试，揭示其在物理交互等方面短板。
史上最大高质量科学推理后训练数据集开源，快速让Qwen3等变“科学家”
上海创智学院、上海交通大学发布开源科学推理后训练数据集MegaScience，含约125万条问答对，覆盖多学科。它解决了现有数据集的问题，实验显示能提升模型科学推理能力，已完整开源相关组件。
打破长视频理解瓶颈：HoPE混合位置编码提升VLM长度泛化能力
如今视觉语言模型在长上下文任务表现不佳，CMU和小红书团队深入研究，首次提出多模态RoPE扩展策略理论评估框架，指出现有泛化能力不足原因，提出HoPE大幅提升VLM长度泛化能力。
JinaVDR: 一个图文混排文档搜索任务的基准集
现有文档检索基准大多只考虑纯文本，难以处理含图表等视觉信息的文档。JinaVDR 应运而生，它是图文混排文档搜索基准集，含多语言、多领域数据，可评估模型在复杂视觉文档的检索性能。