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本期Product Hunt周榜Top 1出自中国团队，AnySearch——一款AI搜索产品。过去一年，PH榜一的位置被Agent、AI IDE、大模型轮番占据，几乎没见过搜索类产品的影子。就是因为在全球开发者眼里，普通AI搜索已经很难突围了。
这家名为 PrismML 的初创公司表示，已将 Qwen 3.6 缩减至可在 iPhone 17 Pro 上运行，该模型拥有 270 亿参数（参数大致类似于大脑中的突触，能够帮助决定模型可处理数据的复杂性）。相比之下，大多数在手机上运行的模型一次仅有几十亿个参数处于活动状态。
浙江大学计算机辅助设计与图形系统全国重点实验室杜鹏团队提出了一个支持多模态输入的CAD建模智能体：CADDesigner。该智能体致力于构建一个中间层，将大模型、智能体与传统几何引擎深度融合，帮助CAD设计师提升模型设计能力和生产效率。
就在这届Bilibili World上，英伟达首次面向大众玩家展示了搭载RTX Spark超级芯片的笔记本电脑。这款芯片专为个人智能体打造，不仅搭载了Blackwell RTX GPU，连CPU也是出自英伟达的Grace CPU。
大模型竞技场的 AI 能力负责人 Peter Gostev，在前几天公开了 63 条几乎是故意为难模型的 3D 提示词；从大型 3D 世界，到各种可游玩的 3D 场景、名画世界，以及极端视角、自然奇观，和元素与宇宙终局场面等。
来自北航、北大、美团的研究团队提出了Policy Improvement Reinforcement Learning, PIRL，以及对应的落地算法 PIPO。这项工作关注的是大模型 RL 后训练中一个非常基础、但长期被默认跳过的问题：一次更新在当前数据上看起来优化了学习信号，是否就真的说明模型策略变强了？
今天上午，上海AI大模型企业MiniMax发布公告，拟通过配售新股及发行可转换债券募集资金约160亿港元（约合人民币138.34亿元）。与此同时，MiniMax创始人兼CEO闫俊杰发布内部信称，在实现AGI之前将不再从该公司领取薪酬，并将个人持有相当于MiniMax总股本5%的股份用于员工激励以及支持开源社区发展。
来自清华大学与腾讯的研究者提出了 Generalizable Predictive Prompt Selection（GPS）。GPS 的做法很直接：先训练一个小型、可泛化的 Prompt Predictive Model（PPM），让它预测不同 prompt 在当前模型下的难度；再根据难度和 batch 多样性选择训练样本，从而减少无效 rollout。
团队提出了ShopX：一个面向agentic shopping的电商大模型。它不仅仅是在搜索框外面套一个会“说话”和“调用工具”的LLM，而是赋予模型直接进入商品空间的能力，让大模型成为商品履约的核心，学会在商品空间中规划、检索、排序、组合和生成结果，进而减少接口损耗。
6月26日，奥特曼公开说：应白宫要求，GPT-5.6今天只能限量预览，我们正在和美国政府合作，尽快推进全面开放。刚刚，白宫与商务部紧急出面「澄清」，极力撇清关系。政府官员对媒体明确表示：大模型的发布不需要任何政府许可，分发决定权「完全在企业手中」，所谓的安全测试与会议也「完全是自愿的」