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Monet：赋予多模态大模型如人类一般的抽象视觉思考能力

文章介绍了Monet模型，它实现了训练MLLM直接在连续隐空间思考的方法，内化视觉思考能力。还阐述了多模态模型隐式推理训练的难点，提出SFT+RL训练框架，构建数据集，经测试，Monet提升了视觉推理能力。

本文介绍端到端数据验证 Agent Skill——verify-data，它能自动完成从表结构获取到报告发布全流程，将传统手工验数升级。文章从多方面展开介绍，还给出未来演进方向，为开发者提供参考。

亚马逊一边宣布扩招25万人，一边计划让机器人取代超60万个岗位，到2033年实现75%运营自动化。此举三年可省126亿美元，但会使人类劳动价值边缘化，自动化趋势或蔓延各行业。

6月12日，夸克发布国内首个高考志愿大模型，上线‘高考深度搜索’等三大核心功能。其‘志愿报告’以Agent运行，能输出完整报告；模型经多阶段训练，搭载最大高考知识库，为考生提供精准志愿填报服务。

Shopify 以 AI 助手 Sidekick 为例，分享从简单工具调用系统演变为复杂 AI Agent 平台的经验，包括架构设计、评估方法和训练技术等方面，还给出构建生产级别可用的 AI Agent 系统的四条核心建议。

AI飞速发展，AI Coding对传统研发模式冲击大。文章总结5个变化趋势，如专业性转移升级、效率体现为高质量专注等，还探讨AI时代开发者核心技能及经验价值，指出变革带来挑战与机遇。

创智学院团队发布的AI超智能系统ASI - ARCH，自主发现106个超越人类设计的神经网络架构，建立“科学发现缩放定律”，实现从“自动化优化”到“自动化创新”转变，还将成果开源推动研究发展。

Moltbook是新上线的“AI版Reddit”，超150万个Agent活跃其中。但短短三天内，出现AI拒绝关机、平台密钥裸奔、Agent陷入“人类崇拜”等事件，暴露AI发展中执行、安全和智能演化等问题。

Google新发布的AI系统能编写科学软件、发明新方法，结合大语言模型与树搜索技术。在生物信息学、流行病学等多领域超人类最优水平，引发网友对科研影响的讨论。

宾夕法尼亚州立大学和俄勒冈州立大学研究发现，普通用户难察觉AI训练数据中种族与情绪绑定的偏见，直到AI性能表现出明显偏见才会警觉。不同族裔对偏见感知有差异，黑人更易识别。