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北大发布学术搜索评测ScholarSearch：难倒一众DeepResearch的“开卷考试”

北京大学DS - Lab发布ScholarSearch，这是评估大语言模型学术检索能力的数据集，含223道高难度题目。评估显示现有模型表现欠佳，纯推理模型准确率低，有搜索功能的模型虽有提升但仍不足。

谷歌研究院发布 TurboQuant 压缩算法，能在提升速度、保持准确性的同时，降低大语言模型内存占用，可将键值缓存压缩至少 6 倍，速度最高提升 8 倍。该技术无需额外训练，精度零损失。目前虽未大规模部署，但已引发内存股下跌。

阿里通义千问这周开源众多模型，如Qwen3 - Omni、Qwen - Image - Edit等，涉及全模态、图像编辑、安全审核等多领域。各模型能力出色，如Qwen3 - Omni能处理多模态输入，Qwen3 - VL表现超部分闭源模型。

谷歌在xAI吸引眼球时更新Gemma系列模型，发布多模态模型MedGemma，还一口气推出32个T5Gemma模型。该模型基于适应技术，性能表现佳，引发编码器 - 解码器架构复兴讨论。

GPT - 6发布前夕消息不断，OpenAI新模型引入的“循环深度”技术因可能让模型思考难监控引争议，同时模型名或被API剧透，图像模型GPT Images 2.1也将更新。

中国人民大学团队提出SPACE模型，通过引入物种感知编码器和谱系分组增强解码器，革新架构，提升了DNA基础模型性能与泛化能力，在多项测试中表现优于主流模型。

Ollama升级模型调度系统，精确测量运行模型所需内存，带来内存崩溃减少、GPU利用率提高等改进。Gemma3、Mistral - small3.2等模型性能提升，更多模型正迁移，还在开发iGPU支持，评估NPU支持。

DSU-Net是基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型，通过多尺度跨模型特征协作和轻量级适配器模块，解决现有图像分割模型在特定下游任务表现不足问题，提升分割精度，降低训练成本。

斯坦福NLP组发布ProgramBench，用200个完整代码库重建任务测试主流大模型，要求模型仅根据可执行文件还原如SQLite等项目完整代码，结果所有模型实际解决率为0%，说明模型更擅模仿代码表面结构。

字节跳动开源统一多模态基础模型BAGEL，一个模型能同时理解和生成文本、图像、视频。部署测试有亮点但效果不稳定，还分享该模型体验Demo、地址及安装使用教程。