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冗长响应缩减80%，DeepSeek GRPO获得颠覆性改进，微软GFPO问世
微软研究员曝出颠覆性强化学习算法 GFPO，能削减推理多余 token 长度达 80%。它基于 DeepSeek 的 GRPO，可同时优化多响应属性，团队还提出自适应难度变体，实验显示 GFPO 在多方面表现出色。
北大校友、OpenAI前安全副总裁Lilian Weng关于模型的新思考：Why We Think
北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》，回顾利用测试时计算研究进展，探讨激励模型思考方式，介绍思维链、并行采样、序列修订等策略，还提及强化学习、外部工具使用及未来研究方向。
实战指南：从零构建 MCP 架构下的 Agentic RAG 系统，无第三方MCP Server
五一期间作者用MCP架构从零实现Agentic RAG系统，分享MCP与Agentic RAG融合思考、架构设计，介绍MCP服务端和客户端实现，还做了端到端效果演示，指出架构优势及待优化处。
Google 2025年6月核心算法更新及应对，以及百度5月7月算法对比
Google发布2025年6月核心算法更新，预计3周完成。此次未透露方向，暂无针对性策略。还介绍了核心算法更新概念、近期更新情况、应对方法，对比了与企鹅算法差异，此外提及百度5月和7月算法对比及MCP协议。
米哈游蔡浩宇AI公司首个视频模型曝光了
米哈游蔡浩宇的AI公司Anuttacon首个视频模型LPM 1.0曝光。它可通过多模态形式生成动态角色，有超绝情绪演绎、实时视频生成等能力，背后技术架构复杂，目前未正式上线。
上科大何旭明团队新作：克服简单样本偏置，让多模态模型学会「难题优先」
上海科技大学何旭明团队针对多模态模型幻觉问题，提出DA-DPO框架。该方法不依赖额外人工标注，通过动态调整样本权重，缓解简单样本偏置，在降低幻觉率同时提升综合能力，具成本效益。
别再用单选评测骗自己了！Amazon新论文揭示了大模型在多选题中的3种系统性偏差
Amazon新论文揭示大模型做多选题有3种系统性偏差，如选择、数量、猜测偏差。还推出SATA - Bench评测，给出10个测量指标，提出Choice Funnel解码策略，能提升小模型多选题正确率。
浅谈上下文工程｜从 Claude Code 、Manus 和 Kiro 看提示工程到上下文工程的转变
文章围绕上下文工程展开，介绍其概念、组成与提示工程区别，通过演示说明价值。还分析业界产品实践，如LangChain管理方法、Claude Code架构机制、Manus优化实践、Kiro开发模式，最后展望环境工程。
华为云再掀算力风暴：CloudMatrix384超节点将升级，Tokens服务性能最大可超H20四倍
华为云在全联接大会2025发布新进展，如CloudMatrix超节点升级、首创EMS服务等。其以“算力黑土地”理念，用智算+通算策略满足产业需求，Tokens服务优势显著，还支撑多领域应用。
文本分类重大创新：持续学习新增类别，不会灾难遗忘
在生成环境中，传统文本分类方法新增业务标签需从头训练，易致知识灾难性遗忘。今天介绍的自适应分类器，通过四项创新，可实现动态类添加和持续学习，而不会发生灾难性遗忘。