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人类下一个奇点，超级智能时代
OpenAI联合创始人Sam Altman在博客《温和的奇点》中表示，人类已越过技术转折点，迈向数字超级智能时代。他预测2025 - 2027年将有系列智能成果出现，到2030年代智力和能源将丰富，虽有挑战但前景乐观。
模型训练最重要的依然是 Scaling —— 对话阿里通义千问 Qwen 多语言负责人杨宝嵩 | Open AGI Forum
本文是对阿里通义千问Qwen多语言负责人杨宝嵩的专访。他透露Qwen一开始就将国际化视作核心战略，团队建立文化标注体系确保内容安全合规。还谈到多语言推理难题及应对策略，认为扩大模型规模和数据量仍重要，合成数据是延续Scaling Law的关键。
进攻是最好的防守：超级平台为何「不得不」对AI智能体出手？
上海交通大学团队提出，超级平台“必须”攻击AI智能体，以守住其作为数字流量守门人的地位。研究从守门人理论分析反击原因，还阐述平台应对策略、攻击策略特点约束，最后强调要推动建设性技术治理生态。
干货的一天 -【MCP协议驱动的AI新范式】峰会活动精彩回顾
2025年6月14日，“MCP协议驱动的AI新范式”峰会在上海举办。活动汇聚多企业专家与社区代表，通过主题演讲和工作坊，深度探讨MCP协议在技术、商业及生态建设中的价值，多位专家分享见解与技术成果。
AI操作有了“紧急刹车”！通义&自动化所AI决策诊断模型，GUI智能体纠错正确率SOTA
阿里通义实验室与中科院自动化所推出GUI - Critic - R1模型，能在GUI智能体操作执行前诊断决策，避免错误。介绍了其动机、方法、数据集及实验，证明该模型在生成判断和提建议方面有效。
集GraphRAG 和 DeepSearch于一体的智能问答系统graph-rag-agent
本项目结合GraphRAG与私域Deep Search，实现可解释、可推理的智能问答系统。亮点有从零复现GraphRAG、创新融合DeepSearch等，具备多模块功能，还有简单演示，地址https://github.com/1517005260/graph-rag-agent/blob/master/readme.md。
红杉专访 OpenAI Codex 团队：AI Coding 的未来，应该是异步自主 Agent
红杉专访 OpenAI Codex 团队，探讨 AI Coding 未来。OpenAI 5 月推出的 Codex Agent 可并行处理多任务、独立完成编程全流程。从代码补全到任务委托，AI 编程朝解放生产力方向发展，团队分享了产品思考等内容。
AI大模型重塑学习硬件：从工具到伙伴 | 网易有道孟旭
网易有道词典笔产品负责人孟旭在AICon大会分享，以有道AI答疑笔为例，阐述智能学习硬件在大模型催化下从“学习工具”进化为“智能伙伴”，其发展呈“需求牵引 - 技术支撑 - 体验升级”螺旋路径。
MetaShuffling：Meta的Fused MoE kernel工程方案，更激进的Kernel优化和尽量避免Padding
文章介绍Meta的Fused MoE kernel工程方案MetaShuffling，可高效部署Llama 4模型。它处理MoE推理挑战，介绍多种token选择路由方案，阐述运行时设计、不同并行化方式及优化思路，还展示性能测试与Trace分析。
大模型的新战场在推理？——《推理模型综合测评报告 2025》深度解析 | 直播预告
5月29日，InfoQ研究中心发布《推理模型综合测评报告2025》，通过五大维度、五大题型的300道测试题对八家主流推理模型全面测评，还总结各维度表现，梳理技术前置因素与趋势。6月6日有直播解读。