今天最值得读的 AI 新闻，来自正在塑造 AI 的实验室、创业公司和研究者。
量子位精选7272百度文心首次披露自动研究系统 ERNIE Evolve，该系统可自主提出研究方向、开展实验并验证结果，已用于文心 5.5 Flash 的推理优化。在昆仑芯 P800 低时延场景优化中，ERNIE Evolve 历时约 168 小时、经过 4 轮方向探索，最优版本生成速度提升至基线的 623.6%；确定性推理吞吐优化用 3 天将吞吐提升至基线的 133.7%。
推荐理由: 百度公开了自动研究系统 ERNIE Evolve 的架构与生产环境优化数据，可观察 RSI 在推理优化上的实际落点。
vLLM Blog精选7272NVIDIA Research 与 Inferact 的 REINFORCE Zero 提出先对齐 rollout 与训练 kernel，再用不裁剪的 token 级重要性采样修正权重滞后，在 16 张 GPU、12K 次更新下训练步吞吐为同步训练的 2.40 倍。
推荐理由: 论文把异步 RL 的 rollout 与训练差距拆成权重滞后和 kernel 不一致两项，并给出对齐后免裁剪重要性采样的做法。
MarkTechPost精选7171Microsoft Research 与 UC Berkeley 的研究团队发布开源成本控制器 TokenEconomizer，可在不改动模型权重和智能体代码的前提下降低编码智能体开销。
推荐理由: 原文给出插件在 277 个 SWE-Bench 任务上的成本降幅与 Pass@1 变化，可据此判断它对编码智能体工作流的影响。
Meta Engineering精选6666Meta公布Catching JiTTests已在内部投入生产，用LLM为待合入的diff自动生成可执行测试，在代码落地前暴露行为差异
推荐理由: Meta 公开了 JiTTests 的生产部署细节与量化结果，可供评估 LLM 生成测试在超大规模代码库中的落地方式。
