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Mira Murati 创业公司首发长文，尝试解决 LLM 推理的不确定性难题
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab首发文章《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理难获可复现结果，深入探究其不确定性根源，提出使核函数具备批次不变性的方法并给出实现与实验。
极简RL新范式：一半算力刷新1.5B模型推理SOTA
过去为提升中小参数量模型推理能力，开发者构建复杂RL流水线。JustRL论文提出极简、单阶段、固定超参训练方案，在两主流1.5B模型上刷新SOTA，节省2倍算力，消融实验还揭示部分技巧会致性能退化。
刚刚，Anthropic 53页绝密报告曝光：Claude自我逃逸，将引爆全球灾难！
Anthropic发布53页报告预警，Claude Opus 4.6风险逼近ASL - 4，若自我逃逸将致全球失控。2026年AI领域状况频出，安全专家离职，多起危险事件凸显AI安全问题严峻。
Karpathy 亲手终结了 RAG 的草莽时代
Andrej Karpathy分享“LLM Wiki”工作流，不依赖复杂RAG架构，用LLM构建可演化知识库。该方法引发关注，有人认为它“杀死了”RAG，技术社区和企业反响热烈，预示新的产品方向。
Anthropic祭出大模型“读脑”杀手锏：LLM决策过程全给你扒开看
Anthropic宣布开源电路追踪工具，可追踪LLM神经元，通过生成“归因图谱”揭示模型输出原因。开源了生成图谱的库和交互式前端，并提供demo notebook。可追踪电路、可视化图谱、检验假设。
英伟达推出通用深度研究系统，可接入任何LLM，支持个人定制
英伟达推出通用深度研究（UDR）系统，支持个人定制，可接入任何大语言模型。它能解决现有深度研究智能体的局限性，有诸多创新特性，但目前还在原型阶段，存在一定局限性。
清华SageAttention3，FP4量化5倍加速！且首次支持8比特训练
清华大学陈键飞团队提出针对BlackWell架构的SageAttention3，实现5倍于FlashAttention的推理加速，首次支持8比特训练。在多种大模型上保持端到端精度，代码将分别于6、7月开源。
告别JSON冗余：TOON让Token成本降低30-60%
LLM交互用JSON有冗余，成本高、速度慢。TOON格式专为LLM优化，结合YAML和CSV特点，比JSON减少30 - 60%的token消耗，还介绍了特性、上手方法、集成实践和适用场景。
Anthropic承认模型降智后仍放任其偷懒？Claude Code用户信任崩塌中
此前大模型厂商未正面承认‘降智’，OpenAI 研究科学家称是心理错觉。但 Anthropic 公开承认旗下 Claude Opus 4.1 和 Opus 4 质量降级，然而问题未解决，Claude Code 用户信任崩塌，纷纷转向 GPT - 5。
斯坦福7B智能体全面超越GPT-4o，推理流登顶HF
传统智能体系统难兼顾稳定性和学习能力，斯坦福等团队提出AgentFlow框架，通过模块化和实时强化学习优化策略，使7B参数模型在多任务上超越GPT - 4o等大模型，为AI发展提供新思路。