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真·开外挂！MIT新研究：架构0改动，让大模型解锁千万级上下文
MIT CSAIL团队提出递归语言模型RLM，不改动模型架构，让GPT - 5、Qwen - 3等模型具备千万级token超长文本处理能力。它将上下文处理“外包”，实验显示其处理规模超前沿模型，复杂任务优势显著，多数场景性价比高。
499上门装龙虾的人，开始赚299卸载龙虾的钱了
OpenClaw（龙虾）付费部署火爆后，卸载业务也成大型产业链，遍布多平台。因安全隐患多、烧Token等问题，不少人选择卸载。商家服务分层、价格灵活，甚至还有人盯上教小朋友学龙虾的生意。
Emu3.5：能够原生预测下一状态的多模态世界模型，媲美Nano Banana
北京智源研究院推出多模态世界模型Emu3.5，能原生预测视觉和语言下一状态。用超10万亿token数据预训练，后经强化学习训练。团队提出DiDA提升推理效率，其性能媲美Nano Banana，项目已开源。
GPT-6最大的升级，是每天送你一张免费重置卡。
GPT - 6刷屏，虽不能马上给用户用，但跑分碾压，似被fable5.1逼出。重置义父想出每天送一张重置卡的补偿办法，口碑反转。OpenAI还更新订阅额度限制，token变贵，很多公司开始适应峰谷定价。
从最优传输角度训练奖励模型：让 RLHF 学会「忽略错误偏好」丨ICML 2026
浙江大学、小红书、北京大学等团队提出SelectiveRM，基于最优传输训练奖励模型。它重构训练目标，通过选择性分布对齐排除噪声偏好，解决了奖励模型训练中监督信号不可靠的问题，实验验证其有效且泛化能力好。
对话 Elys 创始人：他的 10 个产品洞察，和他想创造的下一代社交网络
极客公园与 Elys 创始人 Tristan 深度对话，分享 10 个产品洞察。他认为 context 价值大，做新 AI 产品要找好形态，记忆系统本质是推荐系统，还阐述了对 AI 社交等看法，目标是创造低熵社交网络。
消费者别急，苹果给AI手机『画的饼』，大概是这样
6月10日苹果全球开发者大会举办，iOS 26发布引关注。苹果AI能力滞后，其筹划的AI手机有端侧AI分布、AI辅助能力先行、更酷炫大统一UI等特点，此次系统升级对其未来布局关键，苹果盈利和销量已下滑。
Agentic RL训练：它不是单一 RL 算 法，而是一整套环境建模、学习信号、异步数据流、策略优化和基础设施的协同系统
文章指出Agentic RL训练不是单一算法，而是协同系统。它与传统RL不同，有四个训练变化。理解它要围绕三个不变量，还从环境建模等八个方面阐述，强调其竞争在于环境、信号、分布与系统的协同闭环。
推理快30%，性能超过千亿参数模型，15B模型Apriel-1.6重新定义端侧推理
ServiceNow人工智能团队发布的Apriel-1.6-15b-Thinker，以150亿参数体量，多模态推理能力强，推理Token消耗降超30%。它在AI分析指数成绩佳，优化计算成本，还介绍了训练策略与多维度性能实测情况。
长达790年视频镜头，打造原生多模态世界模型！北京智源研究院用Emu3.5统一“世界”
北京智源研究院发布并开源基于原生多模态训练的世界学习者Emu3.5，它将视觉和语言视为同一种数据流，在超13万亿token数据上学习，解决长视野多模态信息处理问题，经多阶段训练和优化，能力强大且已开源。