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抢完诺奖得主又挖伯克利CS掌门，Anthropic两周揽四将
AI人才抢夺战升级，Anthropic两周揽四将，包括诺奖得主John Jumper等。7月1日，UC伯克利计算机科学部掌门人Jelani Nelson加入Anthropic。当下AI竞争从模型能力转向算法理论，‘休假入职’成潮流。
1人顶1个Infra团队！OpenAI前CTO新招，让大模型训练跌成白菜价
大模型训练正从‘作坊炼丹’进化为‘工业微调’。OpenAI前CTO创立的Thinking Machines Lab推出Tinker，潞晨云微调SDK兼容其范式，实现算法设计与基础设施解耦，降低成本，提升人效，适用于多场景。
微调已死！「共识机制」实现提示词自我进化，性能飙升
人工智能领域正从「模型微调」向「上下文工程」转变。西湖大学MAPLE实验室齐国君教授团队提出基于「共识机制」的提示词组进化算法C - Evolve，能突破单一提示词性能局限，提升系统整体性能。
Databricks开源限流方案，抛弃redis，性能提升10倍
Databricks 开源高性能限流系统设计，抛弃 Redis，通过内存分片和批量上报机制，实现 10 倍性能提升。还将限流算法改为令牌桶，解决了精度控制、在线迁移等问题，权衡了分布式一致性。
连马桶都会看图说话了，巨头敢卖，你敢坐么？
老牌卫浴巨头科勒发布马桶相机Dekoda，599美元，拍照识别屎尿分析健康，还能区分用户。此外，Throne等公司也有相关产品。这些产品定位健康管理，不过面临信任、算法准确性等挑战。
Transformer作者：DeepSeek才有搞头，OpenAI指望不上了
Transformer发明者Ashish Vaswani认为OpenAI等闭源厂商被商业化冲昏头脑，没心思做基础研究。他All in基础研究，坚持开源路线，想打造西方世界的DeepSeek。其团队论文提出颠覆性观点，或降低训练成本。
DeepSeek点燃大模型效率之争，阶跃火速接棒：JetSpec让大模型解码速度最高提升近10倍
近期，DeepSeek发布DSpark，阶跃星辰发表JetSpec论文，二者聚焦大模型推理效率。DSpark关注验证效率，JetSpec从Draft生成本身入手。结果显示，二者都有加速效果，共同表明推理效率正成Agent落地关键变量。
「重要性采样」并不「重要」？快手清华ASPO攻克重要性采样权重错配
快手与清华合作团队发现大语言模型结果监督强化学习中，重要性采样机制“失灵”，存在权重错配现象。为此提出算法ASPO，在多基准测试中展现优势，训练更稳定。
Thinking Machines 发布 Tinker，重新定义 LLM 微调的边界
Thinking Machines 发布工具 Tinker，它是灵活的语言模型微调 API，采用‘责任分工’模式，让研究者专注算法创新，不用被运维细节拖累。此模式获 Karpathy 赞赏，目前 Tinker 开始内测，理念受欢迎。
能进化的Skill，才是好Skill~
2026年，我们追求“越干越好”的Agent。AutoSkill和XSKILL两篇论文指出，静态的Skill只是高级Prompt，能自我进化的Skill才是真正的数字资产，还介绍了两者的设计、优势及未来Skill的标准形态。