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Auto-Research「终极大考」：新基准撕下大模型科研伪装
来自多所高校的研究者提出MLS - Bench，用于解决现有Auto - Research评测的归因问题。它含140个真实研究任务，校准受控修改范围，主实验显示当前模型在方法发现上有明显缺口，Auto - Research需更严格评测标准。
openJiuwen协同昇腾打造智能体「算力亲和」技术，首token时延砍半，推理存储占用下降25%
传统推理引擎难以理解 Agent 任务状态，导致推理时延久、显存占用高等问题。openJiuwen 协同昇腾打造智能体「算力亲和」技术，建立语义协同机制，优化 KV Cache 管理，提升 Agent 系统运行效率。
DeepSeek V4正式版太便宜辣！5毛钱做出3D射击游戏，网友直呼绷不住
DeepSeek V4 Flash正式版API上线公测，其价格便宜得离谱，如0.07美元就能制作第一人称3D射击游戏。与Claude Opus 5、GPT - 5.6等对比，功能相近但成本低很多。它靠MoE架构等降低成本，还提升了性能。
大模型私有化火了：百万一台的一体机卖疯，最赚钱的一层却没人愿干
文章指出大模型私有化部署虽因合规、开源模型及国产算力发展而兴起，但利润结构呈哑铃状。算力层规模大但毛利低，模型层因开源难盈利，交付层最赚钱却因项目制难规模化，国际市场也类似。
强化学习没作用？人大DelTA精准识别关键token，推理正确率大幅上升
人大高瓴研究团队提出DelTA算法，不依赖经验为强化学习目标中每个token算最优权重。实验显示它适配主流强化框架，在多任务上提升base模型效果，还能让训练更稳定。
邢波再出手：上次「骂」完世界模型，这次轮到智能体了
邢波教授新作《智能体模型批评》上线 arXiv，质疑当下被称为「智能体」的系统是否名副其实。论文将其分为两类，沿五维度拆解主流设计，提出 GIC 架构，还探讨了安全问题，指出要让能力内化进模型。
豆包推出专业版，能成为你的「工作搭子」吗？
6月24日，豆包发布基于最新豆包2.1系列大模型的专业版，新增Agent驱动办公任务模式，支持理解目标、拆解任务等。它回应了用户需求分化，还改变评价标准，有望成生产力入口。
想玩Loop Engineering，可以先从这6个Hook玩法开始。
Loop Engineering正火，入手可从Hook玩法开始。Hook是循环触发器，在Agent里很常见。文中整理了6个Claude Code的Hook玩法，如权限弹窗提醒、开机日程播报等，还提醒接入工作流要注意稳定性和边界。
优步通过实时信号与 Listwise 排序改进餐厅推荐
优步在Uber Eats推荐系统引入实时用户信号与Listwise排序法，用实时信号处理层替换早期特征流水线，还引入Listwise排序优化候选餐厅排序，降低特征漂移，保障系统性能。
中国首次提出半导体演进新原则：华为“韬定律”5 年内冲刺等效1.4nm制程，麒麟、昇腾将先后落地量产
5月25日，华为何庭波在研讨会上提出“韬定律”，以“时间缩微”替代“几何缩微”。论文展示验证案例，预计2031年高端芯片达1.4nm等效水平，今年秋季麒麟新芯片将首发“逻辑折叠”技术。