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大模型开发者必读！拆解世界级AI模型的诞生，Hugging Face把4年模型训练经验写成了一本开源指南
Hugging Face发布《The Smol Training Playbook》，分享约4年构建SOTA模型和数据集的经验。手册涵盖是否训练、训练何种模型、如何训练等内容，强调数据质量重要性，还介绍了模型设计、训练中的实践与教训。
谷歌云推出面向毫秒级延迟工作负载的 Rapid Storag
在 Google Cloud Next 2025 大会上，谷歌云推出 Rapid Storage，为频繁访问数据和延迟敏感应用提供毫秒级数据访问，有低延迟、高吞吐量等特点，还与亚马逊 S3 Express 被比较，目前处于预览阶段。
关键词挖掘3步法，帮你找到用户真正想搜的词【干货】
作者白杨SEO结合ChatGPT选题，分享3步关键词挖掘法。先找种子词，可从产品、人群需求、对手入手；再拓展长尾词，用搜索引擎、工具、AI辅助；最后数据筛选，看搜索量、竞争度、商业价值。
复旦等推出「第一人称视听基准」，补齐多模态模型「听觉拼图」
多模态大模型在真实世界会“失聪”，现有第一人称视频问答/理解基准长期偏“视觉中心”。复旦等团队推出首个系统评测第一人称声音理解能力的基准EgoSound，能让模型听懂世界，评测显示当前模型与人类差距大。
27、42、73，DeepSeek这些大模型竟都喜欢这些数！为什么？
技术作家发现GPT - 4o、Claude等模型猜数偏好42、73，Andrej Karpathy测试中模型多选27。网友猜测原因，如数据集、人类偏见等，也有论文分析此现象，多与数据分布有关。
DeepMind爆火论文：向量嵌入模型存在数学上限，Scaling laws放缓实锤？
DeepMind一篇关于向量嵌入局限性的论文在AlphaXiv爆火。其证明向量嵌入有数学上限，Scaling laws或放缓。研究构建LIMIT数据集，测试发现即便是先进嵌入模型也难解决简单任务，揭示了RAG系统约束，让人反思Scaling Laws边界。
手术刀式去噪突破LLM能力上限，从头预训练模型下游任务平均提高7.2% | 中科院＆阿里
中科院计算所与阿里Qwen等团队联合提出RefineX框架，通过程序化编辑任务实现预训练数据精炼。它将专家指导结果蒸馏为删除程序，训练优化模型。用其净化数据训练模型，下游任务平均提高7.2%。
具身智能空间视觉死穴，终于被最新顶会彻底解决！
招商局先进技术研究院下属实验室提出新的移动数据范式，以极低成本破解 VLA 的空间泛化瓶颈。研究团队识别出 VLA 模型三种捷径学习模式，提出层次化数据解耦策略，该方案在主流 VLA 模型上验证有效。
一个中大型组织到底需要怎样的AI办公，这场闭门会说清楚了
今年初麻省理工报告指出企业AI投入大但多数试点难量化回报。6月9日金山办公举办闭门会，探讨企业级AI问题，指出其要过数据、知识、安全三关，还给出选场景、重数据等判断。
The Sentient Interface: Art, Technology, and the Expanded Mind
在计算与数据主导的时代，艺术、科学与技术边界渐趋模糊。本次活动汇聚四位从业者，探讨如何将无形元素转化为审美体验，从生态数据到AI叙事，跨越学科探索人机关系与环境依存。