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如何科学地“设计”SFT 数据？一次关于 ODA 的完整平台级验证
大模型后训练阶段，SFT数据构建常依赖‘直觉’或‘试错’。上海人工智能实验室OpenDataLab团队发布报告，基于OpenDataArena提出新范式，将数据集构建从‘随机艺术’变为‘确定性工程’，并进行平台级验证。
ChatGPT强行上马广告，因为OpenAI真的太烧钱
ChatGPT宣布上线广告后评论区骂声一片，OpenAI财务困境明显，预计2025年烧钱超80亿美元，2028年达400亿美元。广告是其商业战略一部分，后续还会通过多种方式推动收入增长。
华为推出软工代码智能体SWE-Lego，解锁SFT训练极致性能
华为研究团队推出仅基于监督微调（SFT）的软件工程代码智能体SWE-Lego，无需复杂RL流程，在SWE-bench Verified基准中表现出色，项目已开源。它有数据、训练和测试时扩展三大创新。
jiSGLang集成ktransformers：2TB内存运行Kimi K2 Thinking模型
对于内存多但GPU资源有限的用户，SGLang集成ktransformers的CPU内核，支持直接运行Kimi K2 Thinking模型。它无需等量化，还能微调，虽性能与GPU方案有差距，但给用户新选择。
独家丨MiniMax 高级研究总监钟怡然已于半年前离职
AI 科技评论独家获悉，MiniMax 高级研究总监钟怡然已离职，去向未公开。他曾主导设计 MiniMax - 01，该模型在超长上下文处理能力上表现突出，走出独特架构创新与效率优化路径。
从BM25到Multi-Vector：6种Embedding演进路线
文章介绍从BM25到Multi - Vector的6种Embedding演进路线，涵盖Sparse、Dense等类型，分析其痛点、效果、案例及选型建议，还给出不同场景的方案选择和步骤。
红杉美国：未来一年，这五个 AI 赛道我们重点关注
红杉资本分享未来 AI 投资判断，认为 AI 革命堪比工业革命，蕴含 10 万亿美元机遇。未来 12 - 18 个月，将重点关注持久化记忆、通信协议、AI 语音、AI 安全和开源 AI 五大主题，这些也是创业好赛道。
semianalysis 长文 | 关于Meta 砸钱、抢人、领导力、建帐篷、计算、数据和超级智能
Meta在基础模型性能落后，扎克伯格亲自挂帅开启AI军备竞赛。他砸钱收购、挖人、堆算力，建GPU集群，还面临Llama 4失败问题，试图通过一系列举措追赶超级智能。
通往 AGI 之路的苦涩教训
Google DeepMind CEO 预测 5 到 10 年有 50% 概率实现 AGI。本期《万有引力》直播对话将探讨通往 AGI 之路的教训。6 月 27 日，唐小引将对话刘嘉，从其学术轨迹解答 AI 路上的教训，还会剖析技术路径。
不用千亿参数也能合成高质量数据！这个开源框架让小模型“组团逆袭”，7B性能直追72B
上海人工智能实验室与中国人民大学提出GRA框架，以“多人协作”理念让小模型分工生成高质量训练数据。实验显示其生成数据质量高，项目已开源。它打破对大模型蒸馏依赖，展现“集体智能”潜力。