Hugging Face Daily Papers

RecGPT-V3 Technical Report

HF ★ 14 · Bowen Zheng, Chao Yi, Dian Chen… · HF 镜像

大模型驱动的淘宝RecGPT系列推荐系统前两代落地后暴露三大痛点，RecGPT-V3针对性优化：记忆Hub浓缩用户历史降55.8%建模算力，混合模态模型结合文本与语义ID打通物品匹配，潜在意图推理降200倍输出成本。落地淘宝猜你喜欢后，GMV提升3.97%，端到端服务资源消耗降52.4%，核心交互、交易指标均正向上涨。

From Human-Centric to Agentic Code Review: The Impact of Different Generations of Generative AI Technology on Review Quality

HF ★ 12 · Suzhen Zhong, Shayan Noei, Bram Adams… · HF 镜像

针对代码评审人力负担重、AI介入后效质量化证据缺失的问题，研究分析207个GitHub项目的102万条评审PR，覆盖人工主导、LLM辅助、智能体评审三代模式，梳理三类AI引入路径与协作特征。结果显示智能体参与可提升评审效率，但未同步改善质量，人机协作模式是效率核心影响因素，为平衡效质的AI评审机制设计提供实证依据。

xHC: Expanded Hyper-Connections

HF ★ 11 · Xiangdong Zhang, Xiaohan Qin, Sunan Zou… · HF 镜像

针对Transformer超连接（HC）残流扩展此前最多到N=4、继续扩容收益陡降成本激增的瓶颈，本文提出xHC架构：用时序特征增强丰富回写信息，采用稀疏结构仅更新16个并行残流中的4个，配套xHC-Flash降低显存流量。18B MoE模型上xHC较mHC下游得分高4分，同效果计算量低19%，可高效支撑大N残流扩展用于大模型预训练。

Loop the Loopies!

HF ★ 8 · Zitian Gao, Yilong Chen, Yihao Xiao… · HF 镜像

本文推出当前性能最强的循环Transformer架构Loopie，包含两款混合专家（MoE）模型，总参数量20B、6B对应激活参数量仅2B、0.6B。它破解了此前循环Transformer算力提升时扩参效果优于循环迭代的行业痛点，同训练算力下表现远超普通Transformer基线，搭配新型后训练流水线推理能力极强，无工具拿下2025年IMO、IPhO金牌。

Understanding Reasoning from Pretraining to Post-Training

HF ★ 5 · Jingyan Shen, Ang Li, Salman Rahman… · HF 镜像

针对大模型强化学习（RL）后训练与预训练割裂研究的空白，该研究以国际象棋为可控测试床开展全链路实验，辅以数学领域验证：发现预训练损失可预测同算力下RL后性能，预训练token量与RL收益斜率线性正相关；RL不仅放大有监督微调的正确偏好，还能发掘其未覆盖的难任务正确解，规律跨领域通用。

OpenAI

A scorecard for the AI age

OpenAI

《AI时代评分卡》由OpenAI首席财务官萨拉·弗里尔提出，推出了一套可落地的AI价值量化评估工具，围绕有用工作量、单成功任务成本、系统可靠性、算力投资回报率四个维度设定评估标准，可精准测算AI项目的投资回报，为企业评估AI落地商用价值提供了清晰可操作的量化参考。

Why teens deserve access to safe AI

OpenAI

本文围绕青少年安全使用AI的正当需求展开，介绍OpenAI为适配青少年群体使用ChatGPT推出的系列安全优化举措：包括设置年龄适配的内容防护机制、上线专属学习辅助工具、开放家长管控权限端口，同时联合领域专家完善规则，多维度构建青少年AI使用安全体系，为青少年合规使用AI工具提供保障。

Anthropic News

Inviting hard questions

Anthropic

本项目面向公众发起AI硬核问题征集行动：公开收集大众关于AI领域最具困惑性、争议性的疑难问题，同时项目团队作出明确承诺，后续在回应、解答所有征集到的问题时，将全程公开研究推导、验证等全部工作流程，确保过程透明可追溯，消除AI专业研究与公众的信息差。

Redeploying Claude Fable 5

Anthropic

人工智能企业Anthropic宣布，在相关出口管制正式解除后，将于7月1日起重新部署Claude Fable 5大模型。本次上线的版本完成了两项核心安全升级：既更新了全链路网络安全防护机制，还新增了适配产业场景的专用防越狱框架，可有效提升模型开放使用场景下的运行安全性。

Google DeepMind

Our approach to bioresilience

Google DeepMind

谷歌DeepMind与Isomorphic Labs联合公开了双方在生物韧性领域的技术路径与配套AI模型。该成果瞄准生物韧性建设需求，可赋能病原体风险预判、公共卫生应急响应等场景，助力提升应对大流行、生物入侵等突发生物安全事件的抗冲击能力，为全球生物安全防护体系智能化升级提供技术支撑。

Empowering India’s next generation of innovators with ATL Saathi

Google DeepMind

为赋能印度下一代创新人才，谷歌与印度Atal创新使命（AIM）联合推出AI工具ATL Saathi。该工具依托Gemini大模型技术开发，专门服务于印度全国青少年机器人创客实验室的教育工作者，可辅助教师降低科创教学门槛，助力当地青少年科创能力培育，完善本土科创人才早期培养链路。

Hugging Face Blog

Fine-tune video and image models at scale with NVIDIA NeMo Automodel and 🤗 Diffusers

Hugging Face

本方案由NVIDIA联合Hugging Face推出，将NeMo Automodel与Diffusers库相结合，可实现图像、视频生成模型的规模化微调：适配多类扩散类文生图、文生视频模型，优化批量微调任务的算力调度效率，大幅降低相关大模型微调技术门槛，助力开发者快速落地定制化多模态生成应用。

Newer Models, Same Advantage

Hugging Face

本文题为《新模型，旧优势》，聚焦大模型代际迭代与垂直场景选型展开研究。结果显示，尽管新一代大模型通用能力、参数规模持续升级，但在金融风控、医疗小样本诊断等窄域任务中，经领域微调的早期小模型，在精度、推理成本上的优势仍稳定存在，提示垂直场景无需盲目追新，按需选型性价比更高。

The Gradient

After Orthogonality: Virtue-Ethical Agency and AI Alignment

The Gradient

这篇以美德伦理为视角的AI对齐研究，反驳“理性主体需锚定固定最终目标”的传统预设，指出人类理性的核心是依照包含行为、评价标准等要素的实践网络调整行动，提出要实现AI安全合规、与人类顺畅协作，需让AI决策逻辑匹配人类的实践导向推理框架，兼顾伦理对齐与安全要求。

Lil’Log

Harness Engineering for Self-Improvement

Lilian Weng

本文开展面向递归自我改进（RSI）的管控工程研究。RSI概念最早由I.J.古德1965年提出超智能机器设想时衍生，2008年尤德考斯基明确其为AI用自身智能迭代优化认知架构的反馈机制。现代AI落地RSI主要分两类路径：直接改写自身权重，或是优化自身训练管线，为可控自迭代AI研发提供参考。

量子位

WAIC不筹量子重磅发布“量筹一号”——原子量子人工智能基座

量子位

2026世界人工智能大会上，上海不筹量子发布国内首款原子量子人工智能基座“量筹一号”，标志我国量子计算迈入工程化交付与应用验证并行的新阶段。该产品基于团队两项登国际顶刊的原创量子算法，性能优于同类经典方案，得到国际顶尖学术界与全球金融界的权威认可。

蚂蚁集团、阿里云等正式加入PyTorch基金会，携手全球开源力量推动AI普惠

量子位

2026世界人工智能大会期间，蚂蚁集团等正式加入PyTorch基金会，产研各方达成共识：AGI竞争已从单纯模型竞赛转向系统竞争，需依托开源机制联动全产业链，共建开放高效、低成本的AI基础设施，推动AI脱离少数精英工具属性，落地为服务产业的普惠生产力。

冷门的哲学，成了“治”AI的热门

量子位

2024世界人工智能大会上，哲学成为AI领域新晋热点：复旦哲学学者受邀参会分享，新发布的蓝皮书也重点关注AI可信、治理等人文议题。 当前AI能力快速突破，其理解边界、知识可信性等核心问题趋近哲学命题，有学者提出智能需扎根现实世界，依托身体、环境等四要素，为AI发展与治理提供了新思路。