数据与训练

Program-as-Weights (PAW) 提出模糊函数编程范式，将自然语言描述的函数编译为紧凑、可本地执行的神经制品。PAW 使用在 10M 示例数据集 FuzzyBench 上训练的 4B 编译器，为冻结的轻量级解释器输出参数高效适配器。0.6B 的 Qwen3 解释器执行 PAW 程序性能匹敌直接提示 Qwen3-32B，推理内存仅约五十分之一，在 MacBook M3 上达 30 tokens/s。该方法将基础模型从每次输入的求解器重新定义为工具构建器，一次函数定义后生成的制品可离线廉价复用。

SkillOpt-Lite 将智能体技能优化形式化为零阶优化，提出文件系统轨迹探索、共识属性挖掘与独立验证门控三条原则。相比完整 SkillOpt，它加速收敛并在 LiveMath 上提升 GPT-5.5 达 +8.8 点、GPT-5.4-nano 达 +25.4 点，使 nano 模型超越标准 SkillOpt 优化的 GPT-5.4。该框架已集成至 VSCode Copilot，开发者仅需一行代码即可进化技能。框架还可泛化为完整工具链优化（HarnessOpt），在 SpreadsheetBench 上令 GPT-5.4-nano 达到 0.7758 准确率，超越运行标准流程的更大模型 GPT-5.5（0.7620）。代码已开源。

VideoFlexTok提出一种可变长度token序列的视频表示方法，采用粗到细结构——首个token捕捉语义和运动等抽象信息，后续token添加精细细节，生成流解码器支持任意token数量的视频重建。相比传统3D网格分词，该结构允许根据下游需求调整token数，在相同预算下编码更长视频。在类别和文本到视频生成任务中，VideoFlexTok以1.1B参数（5.2B的1/5）达到可比生成质量（gFVD和ViCLIP Score）。训练一个处理10秒81帧视频的文本到视频模型仅需672个token，比同等3D网格分词器少8倍。

ghealth 是一款封装 Google Health API v4 的开源命令行工具，以单个 Go 二进制文件发布（Apache 2.0 协议）。它提供 40 种已验证的数据类型（包括步数、心率、睡眠、体重、血氧饱和度、心率变异性等）的结构化 JSON 输出。工具采用 Agent 优先设计，具备确定性退出码、--dry-run 和 --raw 标志，并附带两个 SKILL.md 文件供 AI 智能体使用。用户需自行创建 OAuth 凭据，通过 PKCE S256 认证。数据来源覆盖 Fitbit、Pixel Watch 及连接的第三方设备。

Cloudflare宣布，自2026年9月15日起，其默认设置将屏蔽同时用于搜索、AI智能体及训练的“混合用途”爬虫访问托管广告的页面，除非站点所有者手动调整。此举旨在保护出版商内容不被无偿使用。同时将原有的“Pay Per Crawl”模式升级为“Pay Per Use”，允许出版商在内容创造价值时向AI公司收费，初期合作方为Ceramic.ai和You.com。Cloudflare数据显示，AI爬虫超过50%的抓取流量浪费在重复获取未变更页面上。新政策适用于新客户、现有客户的新站点及所有现有免费客户。

Meta 运营数百 EB 级存储集群，基于 Tectonic 分层存储层构建 BLOB 存储架构，以应对两大挑战：最大化 GPU 利用率与研究迭代速度。传统 BLOB 架构的多层元数据查询可导致数百毫秒延迟，使 GPU 因 I/O 等待停顿。新架构将训练栈逐步迁移到 BLOB 存储接口上，利用闪存提供可预测的低 pMax 延迟，避免单 GPU 慢速拖慢整批任务。同时，统一的数据湖访问支持地理分布 GPU 间的数据高速注入与跨区移动，提升研究效率。

韩国政府与三星、SK海力士等承诺1万亿美元实施三大旗舰项目。三星和SK海力士投资5850亿美元新建芯片工厂，目标五年内将DRAM产量翻倍；SK集团、GS集团和Naver投资3570亿美元在偏远省份建设AI数据中心；物理AI被指定为国家战略产业，现代汽车投资58亿美元建设机器人工厂和AI数据中心，计划到2028年每年生产3万台Atlas人形机器人，并在10大行业实现商业化。但现代汽车工会已批准罢工谈判，要求利润分享和岗位保护。

Anthropic在算力上的支出达到每位工程师每年51.5万美元，是其完全薪资（22.4万美元）的2.3倍。相比之下，顶尖1%软件公司的算力支出为8.9万美元，中位数仅为1.37万美元。三个2029年情景预测了这一差距的缩小路径。

Google Research 发布 TabFM，一种基于上下文学习（ICL）的零样本基础模型，专为表格数据的分类与回归任务设计。TabFM 将整个数据集（包含训练样本与待预测行）作为统一提示输入，在推理时直接从上下文中学习行列关系，无需模型训练、超参数调优或特征工程。与需大量人工调优的传统方法（如 XGBoost）不同，TabFM 通过单次前向传播即可在新表格上生成高质量预测。该模型已在 Hugging Face 和 GitHub 上开源。

Google Research 发布扩展的建筑屋顶反射率数据集，覆盖全球 50 多个城市，旨在帮助城市规划者优先部署冷屋顶方案以缓解极端高温。该数据集融合 Sentinel-2 卫星数据与 30 厘米分辨率的 Airbus Pléiades Neo 卫星图像生成，可通过新的高分辨率 Heat Resilience Earth Engine App 开放获取。相关方法论发表于《Nature Communications》。此前 2024 年的试点已覆盖 14 个城市，其数据曾指导制定冷屋顶条例与适应计划。

SK 集团会长崔泰源 6 月 29 日宣布，计划到 2035 年建成 15GW AI 数据中心容量，作为韩国国家级基础设施和实体 AI 时代核心底座。项目总投资 1000 万亿韩元（约 4.4 万亿元人民币），未来 10 年保持年均 100 万亿韩元以上国内投资，旨在实现从出口传统商品向智能服务的转变，构建韩国智能市场。此外，SK 海力士将向韩国西南部投资 400 万亿韩元，半导体供应项目总投资达 1100 万亿韩元（约 4.84 万亿元人民币）。

1—5月全国规上工业企业利润同比增18.8%。电子行业利润增103.9%，贡献率43.1%，主因全球AI技术变革推动高端算力芯片和存储芯片需求爆发。原材料制造业利润增83.1%，其中有色增117.1%、化工增71.6%。高技术制造业利润增44.7%，电子专用材料制造增665.4%。企业每百元营收成本降0.59元，营收利润率5.56%，为2024年以来累计最高。

AI实验室的研究赌注是：在数千个多样化RL环境中训练模型完成数百万可验证任务，就能构建AGI。这种训练会培养出能连续数周处理开放任务、应对错误和歧义的问题解决技能。虽然模型训练时的样本效率仅为人类的百万分之一，但训练成本是一次性的，可摊销到数十亿次用户会话中；真正重要的是模型在单个会话内的智能和样本效率，而这随着RL训练正在提升。持续学习或许不再必要——如果上下文内的学习能力足够强、时间跨度足够长，就无需将经验蒸馏回权重。Transformer架构创新已能大幅扩展上下文存储，未来可能实现任意大的上下文窗口。论文还指出，一个领域不仅需要可验证性，还需要可碾压性——能在确定性、可重播的模拟器中并行运行大量rollout。

IBM 于 2026 年 6 月 25 日发布全球首款亚纳米级芯片技术，采用 0.7 nm（7 埃米）节点与全新三维纳米堆叠（nanostack）架构。指甲盖大小的芯片集成近 1000 亿个晶体管，密度约为 IBM 2021 年 2 nm 芯片的两倍。相比 2 nm 芯片，性能最高提升 50%，能效最高提升 70%。纳米堆叠架构还实现 SRAM 面积缩减 40%，有助于支撑先进 AI 工作负载的高带宽需求。该技术已在 VLSI 2026 会议上验证，IBM 预计 5 年内量产。

General Intuition 以 23 亿美元估值完成 3.2 亿美元融资，累计披露融资 4.54 亿美元。公司从旗下游戏剪辑平台 Medal 获取数亿小时含精确按键动作标签的游戏操作数据，训练单一模型同时驾驭 Fortnite 等虚拟环境和四足机器人。演示中，AI 智能体在游戏中连续运行 100 小时，机器人仅靠 8 分钟真实街道数据微调即可自主探索办公室。本轮由 Khosla Ventures 领投，General Catalyst、Jeff Bezos、Eric Schmidt 等参投。资金将用于通过 CoreWeave 扩大计算规模、预训练下一代模型，计划夏末前开放 API。

Anthropic指控阿里巴巴未经授权提取了其Claude AI模型的能力。该指控基于Anthropic的调查，认为阿里巴巴通过逆向工程或其他手段复制了Claude的核心技术。目前阿里巴巴尚未公开回应。