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马斯克Grok这个二次元「小姐姐」，攻陷了整个互联网
今天凌晨马斯克通知更新Grok APP，推出基于Grok 4大模型的「智能伴侣」功能，付费用户可优先用新「数字伴侣」头像。此外Grok还在游戏领域出击，开发者用提示词就能生成可玩游戏，效率大增。
LLM 驱动的 AI Agent通信：协议、安全风险与防御对策
论文围绕智能体通信的协议、安全风险及防御对策展开探讨。介绍兴起与重要性、定义分类、解析多种协议，分析不同交互的安全风险，提出防御对策，还以MCP和A2A为例做攻击实验，给出未来研究方向。
千卡集群破壁之道：vivo视觉多模态大模型训练效率跃迁实战
多模态大模型在多领域需求增长，但千卡级 GPU 训练挑战大。vivo AI 架构师王兆雄在大会演讲，结合 LLaVA 和 DiT 模型实践，解析优化策略，分享提升训练效率与稳定性的经验，还展望了 AI Infra 未来。
大模型刷数学题竟有害？CMU评估20+模型指出训练陷阱
CMU团队评估20多个大模型，发现只有强化学习（RL）训练的模型能将数学推理技能广泛迁移到其他任务，监督微调（SFT）训练的模型迁移有限甚至无迁移。研究还探索差异原因，表明RL微调更具优势。
Synk收购Invariantlabs-AI安全技术的强强联手
2025年6月24日，安全AI软件开发领导者Snyk宣布收购AI安全研究公司Invariant Labs。Snyk CEO称收购增强了抵御新兴威胁能力。Invariant Labs在MCP领域领先，成果丰富，Snyk也有多样产品，合并有望带来1+1>2效果。
苹果或搁置自研模型，转向依赖OpenAI或Anthropic
苹果正考虑用第三方AI模型驱动Siri，这是其在AI竞赛中的重大转向。目前苹果多为自研技术，评估外部模型项目已启动，虽未做最终决定，但或借此摆脱AI落后声誉。网友对此看法不一。
kimi 的RL end2end ON LLM
文章分享Kimi Researcher背后技术思考，采用端到端强化学习打造大模型Agent。对比传统方法，凸显其灵活通用、能力上限高、可扩展优势。还展示其在考试榜单成绩提升及智能“涌现”，介绍多应用场景。
从后训练回到预训练，LLM+RL 的潜力兑现有有机会走更远吗？
RL与LLM结合是重要技术方向，应用从后训练延伸至预训练。虽看似为LLM+RL带来希望，但RL本身有局限。微软等提出的RPT有潜力，不过训练语料等未广泛验证，且需大量计算资源。
模型即 Agent 的含金量：Kimi深度研究功能详评
作者分享Kimi深度研究功能体验。其基于端到端自主强化学习技术，会开源模型。在测试中，分析Labubu爆火原因、检索小米发布会内容，展现出强逻辑分析、搜索准确性和数据处理能力，可视化网页也出色。
纳米 AI 梁志辉：超级搜索智能体是 AI 时代的真正入口
纳米AI梁志辉认为超级搜索智能体是AI时代真正入口。纳米AI推出的「超级搜索智能体」结合多Agent协作等能力，是新解决方案。演讲分享了360对AI搜索、智能体搭建及浏览器的看法与探索。