AI/NLP 每日情报 - 2026-06-01

# AI/NLP 技术情报日报
2026年06月01日 早上好！

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## 🔍 新发布速递

1. **MiniMax-M3** — MiniMax 发布，开源权重大模型，主打前沿编码与智能体能力，原生多模态，1M 上下文，已上线 Venice 和 OpenCode 可免费试用。（来源: RSS:aihot | 时间: 2026-06-01）
2. **VoxCPM2（OpenBMB）** — 面壁智能开源，无 Tokenizer 的多语言 TTS 模型，支持创意语音设计和高保真语音生成。（来源: GitHub | 时间: 近期）

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## 📄 本周论文精选

**COLLEAGUE.SKILL：通过专家知识蒸馏自动生成 AI 技能**
- 解决什么：Agent 技能库怎么自动扩充而不是手工写
- 核心思路：把专家知识蒸馏成结构化技能，让 Agent 不只完成孤立任务，而是能自动积累、固化可复用的工作流技能。本质是技能库的自动化生产线。
- 跟我们的关系：直接对应你们 intent_rules 自进化的诉求——把人工总结的规则改成自动蒸馏沉淀。
- 来源: HuggingFace Papers | 时间: 近期
- 链接：https://huggingface.co/papers/2605.31264

**OpenSkillEval：自动审计 LLM Agent 的开放技能生态**
- 解决什么：自动生成的技能/规则质量怎么保证不出错
- 核心思路：对 Agent 用的结构化工作流技能做自动化审计评测，发现哪些技能有问题、哪些不可靠，给技能生态加一道质检关卡。
- 跟我们的关系：规则自进化最怕越进化越乱，这套审计思路可以给你们的 intent_rules 加质量门禁。
- 来源: HuggingFace Papers | 时间: 近期
- 链接：https://huggingface.co/papers/2605.23657

**从提示注入到持久控制：防御 Agent 框架的木马后门**
- 解决什么：Agent 接入真实工作流后的安全风险
- 核心思路：LLM Agent 从聊天机器人变成能操作真实系统的工具后，容易被提示注入植入持久后门。论文分析攻击路径并给出防御方案。
- 跟我们的关系：你们 Agent 自动化流程一旦接外部输入（如用户语音/文本），这类注入攻击防护值得提前布防。
- 来源: HuggingFace Papers | 时间: 近期
- 链接：https://huggingface.co/papers/2605.31042

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## 📝 今日要点

今天最值得关注的是 MiniMax-M3 开源权重 + 1M 上下文 + 原生多模态的组合，首日就上多个平台免费试用，适合做编码和 Agent 任务的可以马上测。论文层面今天集中在「Agent 技能自动生成 + 审计 + 安全」这条线上，正好覆盖了自进化系统从生产、质检到防护的完整闭环。TTS 方向出了 VoxCPM2 这个无 Tokenizer 的多语言方案，值得语音团队评估。

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## 📌 板块精选

🔥 **GitHub**：harness — 一个元技能，能自动设计领域专属的 Agent 团队、定义专门化 Agent 并生成对应工具，是 multi-agent 自动编排的现成参考。（来源: GitHub | 时间: 近期）https://github.com/revfactory/harness

🤖 **模型**：VoxCPM2 无 Tokenizer 多语言 TTS，免去音素/分词环节，对翻译耳机的多语种语音合成是个新路线。（来源: GitHub | 时间: 近期）https://github.com/OpenBMB/VoxCPM

🚀 **新产品**：Clipto — 全本地、自然语言搜索 TB 级媒体文件，隐私敏感场景的本地化检索可参考。（来源: Product Hunt | 时间: 近期）https://www.producthunt.com/products/clipto-ai

📢 **新闻**：上海"十五五"规划明确支持多模态智能体开发与应用，推动智能客服等工具规模化。（来源: RSS:aihot | 时间: 2026-06-01）https://www.ithome.com/0/957/985.htm

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## 📊 总编点评

今天的重点建议两条：一是 MiniMax-M3 开源权重 + 1M 上下文值得拉来跑一轮编码和长上下文 Agent 任务的基准，对比现有 LLM 看能不能降本；二是 COLLEAGUE.SKILL + OpenSkillEval 这对论文，刚好能给你们的 intent_rules 自进化补上「自动生成 + 自动质检」两块，比纯手工维护规则更可持续。

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📊 本次生成：claude-opus-4.8 | 调用 2 次 | 共 8,363 tokens