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印度裔 AI 负责人删掉 Karpathy 90%遗留代码，马斯克 Robotaxi 终上线！用户体验：不要小费，还可能倒给你钱
当地时间6月22日，特斯拉在奥斯汀启动Robotaxi试点服务。其AI团队核心成员是印度裔阿肖克和德国工程师米兰。技术上精简代码、扩展模型上下文长度，用户体验顺畅，但与马斯克此前设想设计有差异，国内也有多家企业开展此业务。
阿里、南开大学发布免训练，视频大模型创新压缩方法
视频模型序列化处理影响推理速度与扩展性，传统token压缩方法在视频理解中有问题。阿里通义实验室与南开联合发布LLaVA - Scissor，用SCC方法和两步时空压缩策略，实验显示其性能优于其他方法。
北大-灵初重磅发布具身VLA全面综述！一文看清VLA技术路线与未来趋势
GPT-4o等多模态基础模型发展，让研究者探索将智能延伸到物理空间，VLA模型受关注。北大 - 灵初联合实验室从动作词元化视角提出新框架，分析主流action token，还介绍了VLA发展趋势及面临挑战。
Meta最新REFRAG框架引爆RAG圈！KV缓存暴降90%，速度狂飙30×
Meta推出REFRAG框架解决RAG难题。它能在不修改解码器参数下压缩上下文、复用文档向量等。实验显示，它降低KV缓存、加速TTFT，在多任务表现佳，为大模型与知识库结合提供新范式。
Granola 为什么能赢：会议笔记，把产品做简单很重要
Granola是新推出一年多的AI笔记产品，迅速成硅谷创业者、投资人常用工具。其创始人认为，“AI笔记”头号竞争对手是苹果备忘录。产品好用关键在于极简“蜥蜴脑设计”与利用用户“上下文”，文中还分享设计思考与实用经验。
大模型再爆弱点！旧记忆忘不掉，新记忆分不出，准确率暴降 | ICML'25
弗吉尼亚大学和纽约大学研究人员用「前摄干扰」概念设计测验PI - LLM，测试大语言模型（LLM）上下文检索能力。结果显示，随干扰增加，模型准确率对数下降至零，提示工程效果有限，需调整模型架构或训练范式。
The Batch：841 | 大语言模型正在纠正历史遗留的不公
美国北加州旧不动产契约含种族歧视条款，虽已非法但人工筛查耗时久。斯坦福和普林斯顿研究团队微调大语言模型识别圣克拉拉县契约中的歧视条款，模型可理解上下文，结果经律师确认，研究成果已开源。
智能体工程的隐形技术债：10分钟造出一个 Agent，公司却要为它养一个平台团队
如今构建智能体容易，但投入生产后会面临诸多问题。文章围绕智能体绘制出集成、上下文湖等七个基础设施模块，分析各模块隐性技术债务，并指出不同阶段债务表现，还提及应对措施及相关会议推荐。
工业级文本转SQL新思路：成本暴降、超3000列超大数据库依然稳健
华中科大与复旦联合发布AutoLink框架，引入自主智能体，模拟人类工程师工作流。在不输入全量数据库模式下，实现对超大规模数据库模式的高精准链接与筛选，以低Token消耗刷新两大榜单纪录。
提前实测Opus 5：3D细节封神，然而有一个致命缺陷
全网苦等Opus 5，结果其暂缓发布，理由是怕威胁人类对高级AI的控制，遭网友怒批。部分开发者提前实测，它3D细节表现出色，但耗token且看图测试翻车，原定有诸多强大特性。