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「Next-Token」范式改变！刚刚，强化学习预训练来了

微软新研究提出「强化预训练（RPT）」新范式，将下一个 token 预测任务重新定义为推理任务，可利用海量文本数据进行通用强化学习。该方法有可扩展性、低风险等优点，实验显示其提升了语言建模能力。

今天阿里正式开源Qwen3-Embedding和Qwen3-Reranker系列，为多语言文本嵌入和相关性排序树立新标杆。提供0.6B/4B/8B三种版本，支持119种语言，在多个数据集达先进性能，赋能多种应用场景。

5月28日，DeepSeek低调宣布R1模型小版本试升级，API接口和使用方式不变，但未公布具体更新内容。从用户反馈看，语义理解、逻辑推理等能力提升，实测表现出色。此次升级或有安全、产品路线等考量。

红杉中国推出全新AI基准测试工具xbench，采用双轨评估体系，构建多维度测评数据集，追踪模型理论能力上限与Agent实际落地价值。还采用长青评估机制，首期发布两个核心评估集并给出综合排名，公开后邀各界完善。

香港科大等研究者联合提出MMLongBench，用于评估多模态模型长文本理解能力。它覆盖5大类型任务的16个数据集，对46个模型测试显示，闭源和开源模型在长上下文任务均面临挑战，OCR和跨模态检索能力是瓶颈。

作者整理了6个做AI和ML的技巧，如提前结束评估、超参数过度优化、精心挑选数据集等，指出现在90%的模型可能都用到其中不止一招，还介绍了自己用AI采集资讯发布到知识星球。

文档解析领域，MinerU团队开源了专门给OCR结果做“后处理”的4B小模型MinerU - Popo。它能把碎成一页一页的OCR结果重新拼成文档级结构，解决了当前OCR跨页逻辑断裂问题，且效果和成本优势突出。

文章围绕HarmonyOS的穿戴应用，如‘小卡健康’等，探讨将AI健康记录迁移到手腕面临的工程挑战。介绍了应用场景、系统能力调用，以及从接口到产品可用需解决的问题，强调要以用户体验为导向进行产品优化。

Slack 完成大规模数据平台改造，将 Amazon EMR 数据处理流程中 SSH 作业执行模式替换为基于 REST API 的统一调度架构，移除对生产集群的直接 SSH 访问，迁移 700 多个 Airflow Operator，解决了安全、运维等问题。

微软CEO纳德拉长文探讨‘AI驱动的经济中企业的未来’，指出企业要构建AI学习闭环，让人力资本和AI能力叠加增长。还提出认知闭环概念，强调人的判断力在AI时代更有价值，给出构建学习系统的具体方法。