ML-Papers-of-the-Week｜ML论文精选速览：7篇看懂2025年6月的AI进展
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ML-Papers-of-the-Week 是 DAIR.AI 维护的周度 AI 论文精选仓库，每周把最值得读的机器学习论文整理成带摘要的清单。周一早上刷 arXiv，你已经没耐心逐篇扫摘要了——这份 ML 论文精选就是替你做筛选的那道工序。
项目档案卡
- 仓库地址（clone 用）：
https://gitcode.com/GitHub_Trending/ml/ML-Papers-of-the-Week - 维护团队：DAIR.AI，每周更新一期
- 内容组织：按年分文件、按周分小节，SUMMARY.md 可当目录页快速导航
- 关键子目录：years/ 周度论文清单，research/ 历史论文数据（csv），pics/ 往期论文配图
内容纵览：2025年6月周度AI论文都在忙什么
本期聚焦 2025 年 6 月 23–29 日这期的 7 篇重点论文：3 篇讲推理与训练效率，2 篇做多智能体架构，2 篇落在基因组学与 AI 使用研究这类垂直场景。
项目 pics/ 目录存档的往期论文配图：世界模型 DreamerV3 与耦合扩散概率模型等架构示意。
分布特征很直接：7 篇里 3 篇和"更快、更省"有关，推理效率这个月的热度还在往上走。
论文导读：2025年6月机器学习论文解读（7篇）
效率与速度：把推理跑得快、跑得省
Mercury｜扩散语言模型推理速度：1109 tokens/sec 是什么概念
自回归逐 token 生成是速度瓶颈，Mercury 换成扩散式语言模型（dLLM），靠粗到精的迭代一次并行生成多个 token，架构仍是 Transformer，能复用现有 LLM 基建。硬数据：H100 上 Coder Mini 跑到 1109 tokens/sec，比速度优化的前沿模型快最多 10 倍，HumanEval、MBPP 还能和 Claude 3.5 Haiku 打平，FIM 补全超过 Codestral 2501 与 GPT-4o Mini。做代码补全、在意延迟的团队值得先看。
MEM1｜恒定内存，治好长程智能体的内存膨胀
传统 agent 把全部历史交互往后追加，上下文越跑越长；MEM1 每轮把新观察和旧记忆压进一个共享内部状态（<IS>），用完即弃，内存基本恒定，用 PPO 风格 RL 端到端训练。7B 的 MEM1 在 16 目标多跳 QA 上打赢 Qwen2.5-14B-Instruct，内存省 3.7 倍、推理快 1.78 倍。做多轮工具调用和长任务编排的工程师可以留意。
RLT｜7B 老师模型，教出的学生打赢 32B 蒸馏管道
RLT 不让模型解题，而是把题目和答案都给它，只训练它写"能教会学生的解释"，奖励看学生能否复现答案、推理是否通顺，绕开了 RL 的稀疏奖励难题，训练只需 125 步、1 个 epoch。7B 的 RLT 产出的原始解释，在 AIME、MATH、GPQA 上压过基于 32B 以上模型（DeepSeek R1、QwQ）的蒸馏管道。想低成本蒸馏推理能力的人，这套训练范式值得抄。
智能体架构：让多个 LLM 各司其职
AI Search Paradigm｜4 个智能体分工，把搜索做成 DAG 任务
Master 拆题、Planner 建 DAG 子任务图、Executor 调工具执行、Writer 汇总成文，四个 LLM 智能体各司其职；工具选择走 MCP 服务器动态裁剪，搜索排序用 RankGPT 和 TourRank 对齐 LLM 偏好而非单纯相关性，Writer 还经过对抗调优抗噪声检索。据论文摘要，系统在复杂信息合成任务上表现出接近人类的推理和可验证输出。搭 deep research 类产品、想让多步信息合成更可控的团队值得参考。
DeepRare｜MCP 三层架构，罕见病诊断全程可追溯
中央 LLM 主机加表型提取、变异优先级排序等专业智能体，再挂 40 多个医疗工具和网页级医学资源，输入覆盖文本、HPO 术语和 VCF 文件。硬数据：6401 个病例、2919 种罕见病上 Recall@1 达 57.18%，比 Claude-3.7-Sonnet-thinking 高 23.79 个百分点；HPO+基因多模态输入下 70.60%，超过 Exomiser 的 53.20%。做临床 AI、看重推理链可审计性的团队值得细读。
往期周度论文的配图存档：硬提示词优化与带引用的检索增强问答，同样来自 pics/ 目录。
垂直落地：基因组学与 AI 使用研究
AlphaGenome｜单碱基分辨率预测百万碱基对的调控效应
Google DeepMind 的 AlphaGenome 用卷积加 Transformer，在最长 100 万个碱基对的上下文里保持单碱基分辨率，一次输出基因起止点、RNA 表达、剪接、染色质可及性和蛋白结合，计算量只有 Enformer 的一半；还是第一个显式预测 RNA 剪接位点及表达水平的序列模型，变异效应基准拿下 24/26。做非编码变异解释和罕见病研究的人可以重点看。
Claude Affective Use｜450 万次对话里的 AI 情感支持画像
Anthropic 分析了 450 万次 Claude 对话：仅 2.9% 落在情感支持类（人际建议、辅导、咨询、陪伴），浪漫/性角色扮演不足 0.1%；不到 10% 的情感对话里 Claude 需要拒绝请求，多针对伤害风险，情绪分析显示会话结束时用户普遍更积极。这是首个大规模的 AI 情感支持使用研究，做对话产品安全与伦理设计的，数字可以直接引用。
pics/ 目录的历史配图存档：用 LLM 优化 C++ 代码与基于人类反馈的图像编辑，呼应本期"智能体干活"的主题。
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这一期 7 篇的共同指向就一个字：省——推理更省 token、内存更省、训练更省步数，智能体开始替人省掉重复检索。 下期值得盯两件事：效率这条线会不会延伸到多模态，以及 DeepRare 式"可追溯推理链"在医疗之外如何复用。 有被点到的论文，可以来评论区聊聊。
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