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强化学习之父：LLM主导只是暂时，扩展计算才是正解

新晋图灵奖得主、强化学习之父Richard Sutton在新加坡国立大学演讲时预测，大模型主导是暂时的，未来五年甚至十年内不是技术前沿。他认为AI应从依赖人类数据转向体验学习，强化学习潜力需靠扩展计算支撑。

阿里新出AI开发工具Meoo（秒悟），全程无需写代码，通过说话提需求，1分钟就能生成可上线、可分享、可交互的完整应用。它内置阿里云全家桶，能自动完成云服务环境搭建、数据库配置等，还支持创意社区和多人协作。

GitHub开源项目AutoResearch用同一模型答题，其EvoMap蜂群模式使正确率近三倍于单Agent和常见Sub - Agent模式。它是多Agent评审系统，靠蜂群机制让AI自动科研，还有诸多防幻觉等特点，能用于多场景优化。

谷歌发布Gemini 3.8 Flash，编码能力提升，在LMArena榜单险胜DeepSeek-V4-Pro，定价与3.7 Flash一致。其输出速度快，但有网友质疑是刷分。此外还有3.8 Flash Cyber，网络安全能力强却不公开发布。

神秘模型「大象」面纱揭开，它出自蚂蚁Inclusion AI团队，仅100B大小，是同规模SOTA且省Token。经多方面实测及权威榜单评测，它快、准、省，能胜任多数日常工作，但也有不擅长的领域。

作者作为有十年多代码经验的人，原本习惯用Claude Code等白盒工具。但在文档处理、多人协作等场景中，飞书OpenClaw优势明显，可一键部署多智能体，与飞书生态打通，还能自动修复异常。

当LeCun和李飞飞各自拿下10亿美元押注世界模型时，一个更底层的问题浮出水面：谁来为Physical AI提供真正能用的数据？Ropedia给出的答案，不是更多视频，而是一部结构化的、来自真实世界的「经验百科全书」。

本文编译前 Palantir 高管 Bob McGrew 对 FDE 模式的思考。FDE 团队填补产品与客户需求差距，交付有价值成果。在 AI Agent 时代，因产品需大量探索且要从企业内实践出发，FDE 或成创业公司新范式。

Jina AI发布多模态向量模型jina-embeddings-v4，参数38亿，能同步处理文本与图像。内置LoRA适配器强化检索等任务表现，在多基准测试中展现顶尖性能，支持单/多向量表示。介绍了架构、上手指南等。

当地时间 6 月 23 日，Linux 基金会宣布与多公司成立 A2A 项目，由谷歌捐赠协议规范等。A2A 支持智能体通信协作，谷歌称其将在中立治理下开发普及。此外还对比了 A2A 与 MCP、ACP 等协议，探讨实际应用问题。