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LLM长文本内卷，谁是真英雄？告别跑分玄学，我们需要一把“公道秤”
OpenNLG Group做了统一长上下文评估框架LOOM - Scope，兼容主流benchmark、model和长上下文加速方法。该框架围绕BENCHMARK、DEPLOYMENT和EVALUATOR三大核心模块，还提出LOOM - Bench应对评估成本制约。
回复：用 AI 辅导教学问题
家长询问用Gemini 2.5 pro的OCR功能辅助孩子预习九门课程的问题，包括撰写提示词、有无更合适AI方案、家长角色及评估学习成果等，回复给出对应建议，如没必要上传教材等。
Agent RL和智能体自我进化的关键一步: TaskCraft实现复杂智能体任务的自动生成
当前智能体训练缺高质量任务数据，主流数据集依赖人工标注，规模和复杂性受限。OPPO 研究院提出 TaskCraft 框架，能自动生成智能体任务，构建并开源含约 41,000 条任务的数据集，支撑智能体训练评估。
告别微调时代：拖拽式LLMs实现12000倍加速适配，输入描述，秒级定制LLM，效果、速度全面超越
传统高效微调技术成大规模部署瓶颈，论文提出Drag-and-Drop LLMs (DnD)，仅需输入目标任务未标注提示，即可秒级生成适配的LoRA权重，实现LLM秒级免训练适配，效率、性能和泛化性上均有突破。
255亿估值，国产GPU第一股要来了？
6月18日，摩尔线程IPO辅导状态变更为“辅导验收”。它成立于2020年，累计融资超45亿，估值255亿。若上市成国产GPU第一股，或受二级市场追捧。当下国产芯片替代空间广，相关企业有望增长。
Agent全自动搭建代码运行环境，实时更新解决评测过拟合/数据污染问题｜微软
长期以来主流代码修复评测基准SWE - bench问题多，制约AI模型能力展现。微软发布SWE - bench - Live，引入新Issue，实现环境自动化构建与更新，打破传统局限，还揭示传统基准过拟合问题。
A 路径 VS B 路径：先攻新加坡还是直取美国？中国科技出海的生死选择题
文章围绕中国科技出海展开，对比 A、B 路径，分析中美市场特点，指出中国软件市场是试炼场，还阐述开源项目全球化路径，认为新加坡可作出海首站，最后推荐 AICon 北京站活动。
我在Facebook工作四年的总结与反思
作者分享在Facebook四年工作的总结反思。包括目标规划、工作价值判断、处事态度、技术与产品关系等多方面体会，如明确目标、做有价值工作、少片面结论等。
Claude：转述
作者李继刚每日阅读包含书、经典文章和最新文章。最新文章信息量大，让人消化不良。为此需要一个Prompt，输入文章链接或文本，输出转述精华，还给出了转化原理、方向等内容。
这样更公平：用jina-reranker-m0为多模态文档打分重排
文章指出多模态搜索领域给文档综合评分难，因文本与图像评分缺乏可比性。2025年4月发布的jina - reranker - m0可解决此问题，其两阶段检索流程能显著提升召回率，对多模态AI系统设计有启发。