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我用Cursor测了下GPT-5.2，好像并不是那么回事儿~
GPT-5.2发布，奥特曼称其很强。作者用Cursor在真实Coding场景对GPT-5.2和Gemini 3 pro做测试，涉及烟花盛宴、5000篇Paper分析、RAG代码重构，结果显示GPT-5.2在多方面表现欠佳，写代码需慎重。
Claude Code 实战横评：GLM4.5 vs DeepSeek 3.1（附Windows MCP配置，免费模型接入）
文章对Claude Code里GLM4.5和DeepSeek 3.1进行实战横评，涵盖数据库、网站、游戏等测试案例。还介绍Claude Code在Windows下配置MCP经验，以及接入GLM、Deepseek等模型的方法和免费平台。
AI Coding大佬聊透了：产品智能重要还是用户体验重要？答案让人意外
量子位举办AI Coding沙龙，百度、硅心科技等多位行业玩家参与。探讨AI编程从替代人转向协作、智能体发展、To B与To C界限模糊等话题，指出未来产品智能更重要，编程产品将服务更广人群，程序员技能需转变。
国产AI高考708分，这款模型靠什么成为「屏蔽生」？
高考放榜，媒体对国内外大模型进行测试。综合成绩上，讯飞星火X2物理、历史类表现优异；单科专项中，它在数学、作文等测试也领先。其优势源于数据积累、理解评判标准，还采取软硬件一体化落地路径。
姚顺雨署名：大模型「现学现卖」能力首次被系统评估，腾讯、复旦联手发布CL-Bench
腾讯混元团队和复旦大学研究人员联手推出全新基准测试CL - Bench，系统性评估大模型上下文学习能力。测试显示十大前沿模型表现不佳，揭示当前大模型在该能力上的普遍短板，并指出未来四个探索方向。
本地LLM万字救场指南来了！全网超全AI实测：4卡狂飙70B大模型
文章围绕本地大语言模型（LLM）展开，针对实用性和经济性问题，用Dell Precision 7960塔式工作站对主流模型测试。涉及不同尺寸模型、推理框架等，给出不同配置下性能指标及使用建议，还模拟真实场景测试。
GPU到底是如何工作的？这篇AI Infra入门全部告诉你
本文详细介绍了GPU工作原理及编程模式。它从图形渲染发展到GPGPU，NVIDIA推动其通用计算。还阐述了CPU/GPU异构架构，对比二者性能，介绍编译、加载、启动过程，以及GPU硬件架构、编程与执行模型，分析SIMD和SIMT。
OpenAI首个蛋白质模型披露更多细节，改进诺奖研究成果，表达量提升50倍
OpenAI与Retro Bio合作开发的GPT‑4b micro，是专为蛋白质工程设计的GPT-4o微型版本。它改进诺奖获奖蛋白变体，将干细胞重编程标记物表达量提升50倍，还能减少DNA损伤，研究团队公布更多突破细节。
DeepSeek识图模式是个新模型？！一手实测在此（没错我被灰度到了）
作者喜提DeepSeek识图模式灰度测试，实测发现其非思考模式速度快，推理有幻觉；思考模式推理慢且冗长。实用功能如OCR、复原HTML较靠谱，但色盲测试偶翻车。该模式或用独立视觉模型，且多模态进展超预期。
喂给AI的Skill正让它变笨！清华团队发现大模型经验复用的黄金法则
清华大学与EvoMap团队研究发现，给大模型提供详尽纠错Skill会使基准测试通过率下跌，而精简控制指令可提升性能。他们提出将程序化Skill转化为策略基因，经实验证实其更适合驱动智能体测试时演化。