## 本周核心结论 - 本周期内未收到任何 share_links（输入数组为空），因此无法从原始条目抽取事实、去重或归并。 - 报告时间窗口：2026-06-08 至 2026-06-14（上一完整周），用于后续事件对齐与归档。 ## 建议下周必须收集的字段（便于抽取与去重） - 基本元数据：id / 标题 / 原始 URL / 来源（公司/团队/作者）/ created_at（Unix 时间戳）/ source_meta（原始片段或 release notes）。 - 模型与算法信息：模型名称、版本号、参数规模（或 FLOPs）、训练数据规模与类型、训练或推理用硬件、发布日期。 - 性能与成本指标：benchmark 名称与得分（具体数值）、延迟（p50/p95/p99）、吞吐（tokens/s）、推理成本估算（$/k tokens 或 $/小时）。 - 部署与接口：是否开源权重（有/无）、license 类型、API/SDK/容器镜像、量化/蒸馏/低精度支持、常见 prompt/chain 示例。 - 安全与合规：数据泄露/漂移说明、隐私声明、对齐/红队测试结果与修复措施。 ## 推荐监测源与抓取频率（便于自动化采集） - 日更（关键公告与博客）：OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、Meta AI、Mistral、Microsoft Research、Hugging Face Blog。 - 周更（代码与发行）：GitHub release、Hugging Face model hub、arXiv、公司技术博客、官方白皮书/政策更新。 - 月度（产业与法规）：主要行业报告、监管/合规通告、大型企业采购/合作公告。 ## 数据处理与周报产出流程（操作清单） - 采集模板：采集到的每条条目必须填充「id、title、url、created_at、source、source_meta、中文摘要（2-3句）、关键事实 bullets（模型/版本/数字/日期/主体）」。 - 去重规则：以（主体 + 事件类型 + 模型名/版本 + 发布日）为主键；若发生重合，保留信息量最大的来源（官方公告 > 技术博客 > 媒体报道 > 社区摘录）。 - 归并策略：对同一事件合并时保留所有不同的具体数字与来源注记；对冲突数据（如参数规模差异）记录所有值并标注来源。 - 输出格式要求：周报按主题分组（模型发布、Agent/工具、基础设施/成本、产业/合规），每条要点保留关键数字、主体、发布时间，并尽量附上来源链接。 ## 交付与质量检查要点 - 提交截止：建议周五 18:00 前提交所有新增 share_links，以便周末集中抽取与排版。 - 质量核验：每条摘要需包含至少 1 个可核验数字或事实（版本号、日期、benchmark 分数等）；缺少时标记为“需补充”。 - 优先级判断：若资源有限，优先保障（1）模型/开源权重发布，（2）重大架构或基础设施成本优化，（3）监管/合规影响明显的公告。 （注）本周由于未提供分享链接，报告以流程与采集规范为主，便于在下周期收到素材时直接进行事实抽取、去重与归并。