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AI产业正在围着OpenAI和Anthropic两家公司打转
过去半月AI行业看似平静，实则产业结构正密集重组。OpenAI、Anthropic成算力黑洞，众多公司围绕其开展业务。同时，AI落地服务成新赛道，自研芯片潮兴起，产业分工不稳定。
图灵奖得主首度入局中国物理AI公司：曹操出行凭什么？｜甲子光年
Robotaxi行业竞争重点转向安全可信能力建设。6月29日，图灵奖得主约瑟夫·希发基思出任曹操出行AI创新中心首席科学顾问，其理论可补全自动驾驶可信论证体系，助曹操出行搭建全链路可信AI底层安全框架。
DeepMind老兵，正在离开伦敦
据Bloomberg报道，顶尖AI研究员Jonas Adler和Alexander Pritzel计划离开Google加入Anthropic，他们是Gemini模型重要贡献者。此外，Google DeepMind数位重量级人物也相继离职，反映出Google在人才竞争上的尴尬。
ICML 2026 | Agentic强化学习训练的信息自锁问题
随着大语言模型走向真实交互，强化学习训练LLM agents时出现信息自锁问题。香港中文大学等研究者分析其原因并提出AREW方法，在多场景实验中表现稳定且具鲁棒性。
成本降70%！清华、阿里通义带来智能体长程任务新解法
AI智能体处理长程任务常遇上下文超载问题。清华与阿里通义研究人员提出MemPO算法，赋予大模型主动管理记忆能力，准确率提升，计算资源消耗降近七成，不过评价机制有局限。
Harness Engineering 时代的失败经验
作者分享在Harness Engineering时代使用Coding Agent的经验，指出虽Agent发展快且有成功案例，但实际应用有诸多问题，如部分模型体验差、自然语言模糊影响长程工作等，还给出解决思路，文章会持续更新。
第 4 章 Agent 开发实战
本章面向理解大模型、会 Python 但未系统搭建过 Agent 的工程师，采用「概念 → 最小示例 → 可运行项目」结构，介绍 Agent 开发实战，涵盖 LCEL 拼装、工具暴露等内容，还说明了开发环境搭建方法。
训练加速1.8倍，推理开销降78%！精准筛选题目高效加速RL训练丨清华KDD
清华大学THU-IDM团队与慕尼黑大学CompVis团队合作提出MoPPS框架，解决强化微调代价高问题。它精准挑题，预测难度，开销低、动态适应且平衡探索利用，在多任务表现佳，降本增效，有新范式。
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。
从局部最优到全局跃迁：关于企业“智慧运营中枢”模式的构建与实践思考
文章阐述企业数智化转型历程，指出转型中战略脱节、业技融合难等问题，介绍以企业架构为核心构建的“智慧运营中枢”模式，主张用大模型重塑业务价值链，强调转型是长期变革。