小互 AI 日报 — 2026-05-25

🌟 今日头条

OpenJDK News Roundup: Vector API, Compact Object Headers and G1GC as Default in JDK 27

There was a flurry of activity in the OpenJDK ecosystem during the week of May 18th, 2026, highlighting three JEPs elevated from Proposed to Target to Targeted and three JEPs elevated from Candidate t

💬 编辑点评

There was a flurry of activity in the OpenJDK ecosystem duri… （摘要兜底）

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US's big bet on quantum computing may not be entirely legal

9/10 资讯

Deal also launched the first quantum foundry company, but is there a need for it?

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Awarding Jay Haynes His Being Right Points for Predicting Apple Hitting $3 Trillion in Market Cap

9/10 资讯

Here’s a fun one. Back in 2014 I linked to a post by Jay Haynes in which he projected that with a very reasonable level of annual growth, Apple ought…

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面壁智能联合清华等开源中国首个基于华为昇腾训练的 1.58-bit 端侧大模型 BitCPM-CANN

9/10 新产品

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Luma Agents 实现规模化真实 UGC 广告生成

9/10 新产品

规模化的真实性曾是矛盾，如今已成现实。定义简报，设定风格，Luma Agents 从这里构建每一条 UGC 风格广告。让它真实 → http：//lumalabs.ai/app

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教皇里奥呼吁在AI时代保持"深刻的人性"

7/10 行业分析

教皇里奥十四世在首份重要通谕《Magnifica Humanitas》中警告了AI及不受约束的技术力量带来的风险。该通谕于2026年5月15日发布，是教皇关于"在人工智能时代守护人"的宣言。文件重点讨论了AI驱动战争的危险、AI对劳动的影响，以及建立新的法律和伦理框架来规范技术的必要性，强调AI的快…

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微软 Copilot Cowork 存在文件泄露问题

7/10 技术

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🕐 约 3 分钟 · 技术 7/10

华为何庭波"韬定律"论文发布，逻辑折叠技术提升芯片性能

💡 技术原理详实可引用

华为何庭波在ISCAS 2026上提出"韬定律"，并介绍逻辑折叠（LogicFolding）技术。该技术通过三维空间拓扑重组提升芯片性能，不依赖新光刻工艺。在麒麟2026芯片测试中，晶体管密度从155 MTr/mm2提升至238 MTr/mm2，性能核心能效提高41%，最大时钟频率提升近13%。论文显示，麒麟2027芯片已进入Silicon状态，后续规划包括麒麟2028、2029。AI芯片方面，昇腾990计划在2030年左右引入逻辑折叠，硬件集成预计到2035年提高超过100倍。

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🕐 约 3 分钟 · 教程 6/10

Dream-MPC：基于梯度的模型预测控制与隐空间想象

💡 可拆解成教程素材

提出 Dream-MPC 方法，结合模型预测控制和学习政策，解决基于模型强化学习中规划和策略方法的权衡。采用基于梯度的优化进行规划，充分发挥规划和策略学习的优势，提高了采样效率。

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🕐 约 3 分钟 · 教程 6/10

线性 Fine-tuning 下的知识蒸馏：改进 Task Vector 合成

💡 可拆解成教程素材

论文解决了线性 Fine-tuning 在 Task Vector 合成中的表达能力限制。通过从非线性模型蒸馏线性化行为，在保持线性 Fine-tuning 可组合性优势的同时，提高了 Task Vector 的表达力，减少模型间干扰。

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🕐 约 3 分钟 · 教程 7/10

Harness、Scaffold 与 AI 智能体术语辨析

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本文旨在厘清 AI 智能体领域中易混淆的关键术语。文章指出，模型（如 Claude、GPT）本身是无记忆、无循环的大语言模型。其行为由"Scaffolding"（行为定义层，如系统提示、工具描述）塑造，而"Harness"（执行层）负责调用模型、处理工具调用与控制循环，是智能体运行的核心。两者结合，模型才能成为智能体。文章以 Claude Code、Codex 为例，说明同一模型搭配不同 Harness 会产生迥异体验，并提出了 Agent = Model + Harness 的常见理解框架。术语尚未统一，本文旨在提供一个实用的心智模型。

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新产品

Grok Build Beta版向SuperGrok用户开放

Grok Build 现已面向所有 SuperGrok 和 X Premium+ 用户推出 Beta 版。使用 Plan Mode，通过 Imagine 创建图像和视频，并使用 CLI 构建自动化或编排器。访问 http：//x.ai/cli 开始使用。

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Qwen3.7-Max隐式缓存功能上线

✅隐式缓存现已在Qwen3.7-Max上线--自动启用，无需设置。 ⚡️开箱即用，更快更便宜。需要更高、更确定的命中率？请尝试显式缓存。🙌 🔗最佳实践🔗：https：//www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/explicit-cache-best-p…

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观点/深度

多任务医学影像报告生成中的双重困境分析

针对多任务自动医学影像报告生成的挑战，分析了线性标量化策略如何平衡判别式临床监督与报告生成平滑性。识别了策略的失败机制并提出改进方案，用于优化临床AI系统的约束处理。

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行业分析

Anthropic 新模型震动金融圈，欧洲央行紧急开会要求升级网络防御

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OpenAI GPT-5.6 模型曝下月发布：AI 上下文 150 万 tokens

多名开发者在 OpenAI Codex 后端日志中发现未官宣的 GPT-5.6 模型，内部代号 iris-alpha。该模型将支持 150 万 token 的上下文窗口，较当前 GPT-5.5 的 105 万 token 提升约 43%，有望于今年 6 月发布。

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苹果据称正使用定制版1.2T参数Google模型重塑下一代Siri

据报道，苹果为改造下一代Siri，正使用一个定制版、参数规模达1.2T的Google大模型作为其核心，这显著大于预估约300B参数的Gemini 3.5 Flash。该模型将驱动Siri的部分功能，其中简单查询预期会在本地设备运行。苹果面临的关键挑战是确保该大模型能够足够快速地响应日常问题。

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教程

Anthropic联合创始人Chris Olah在教皇通谕发布会上的讲话

Anthropic联合创始人Chris Olah在梵蒂冈出席教皇Leo XIV关于AI的通谕发布会。他指出，所有前沿AI实验室都面临商业、研究及地缘政治等多重压力，这可能与做正确的事相冲突，因此外部监督至关重要。

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面向 Codex 的自我优化提示词框架

这是一个结构化的提示词，用于指导 Codex 自动分析其历史记录以识别并固化重复工作流。该框架要求 Codex 回顾会话、Memories 等数据，找出重复、耗时且有明确复用价值的任务。筛选标准包括至少出现两次、输入稳定、可提升效率等。

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📭今天可以忽略

这些被自动过滤了。给你看看原因，免得你担心错过：

Agentic Proving for Program Verification
→ 单源论文，缺普通读者价值
Memorization Dynamics of Fill-in-the-Middle Pretraining
→ 单源论文，缺普通读者价值
Are Frontier LLMs Ready for Cybersecurity? Evidence for Vertical Foundation Models from Dual-Mode Vulnerability Benchmarks
→ 单源论文，缺普通读者价值
HARNESS-LM: A Three-Phase Training Recipe for Harnessing SLMs in Sponsored Search Retrieval
→ 单源论文，缺普通读者价值
Can AI Guess What You Know? Performance Comparison of Large Language Models for Human Domain Knowledge Estimation From Communication Logs
→ 单源论文，缺普通读者价值
Same Model, Different Weakness: How Language and Modality Reshape the Jailbreak Attack Surface in Frontier MLLMs
→ 单源论文，缺普通读者价值
Anthropic联合创始人Chris Olah在教皇通谕发布会上的讲话
→ 已写过且无新增事实
SciAtlas: A Large-Scale Knowledge Graph for Automated Scientific Research
→ 单源论文，缺普通读者价值

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