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这些关于研发提效的深度实践分享，值得每一位开发者关注 | AICon
6月27 - 28日AICon北京站上，多位大厂技术大牛将分享“AI赋能研发提效”经验。如丁宇介绍AI编程范式革新，张乐分享腾讯代码智能化实践，还有同程、百度、网易游戏相关人员分享研发提效经验。
2026论文解读，ASAHI：自适应切片助力小目标检测，速度提升25%、精度创新高
高分辨率航空图像小目标检测难，传统检测器表现差。2026年4月都灵理工大学团队提出ASAHI，用自适应切片框架，在VisDrone2019上mAP50达56.8%，推理速度比SAHI提升20 - 25%，还介绍了实战代码等。
DeepSeek-R1今天一次「小更新」，颠覆了大模型格局，网友：尽快放R2
昨晚，DeepSeek官方宣布其R1推理模型升级到最新版本（0528），并公开模型及权重。该版本参数量高达6850亿，采用MIT许可证，性能提升明显，在多个基准测试中成绩优异，网友实测代码能力也大幅提升，但仍存在过度思考问题。
能效翻5倍！他们复刻人脑双记忆通路，造出能长效记住上下文的类脑AI芯片
帝国理工学院博士后孙鹏飞和苏黎世联邦理工博士后苏哲及合作者，受大脑皮层机制启发，打造“双重记忆路径”类脑网络及配套芯片，处理语音识别任务时能效比此前优方案高5倍。相关论文发表在《自然·机器智能》且代码、设计全开源。
陶哲轩，用AI爆改科研范式
菲尔兹奖得主陶哲轩让ChatGPT把数学论文翻译成Lean代码，与AI合作完成埃尔德什第613号问题反例的形式化证明。人机配合虽有波折，但AI节省了时间。此外，两位数学家也用AI验证第707号问题反例，数学证明正进入‘AI辅助时代’。
英伟达韩松团队新作：具有后神经架构搜索的高效语言模型
英伟达韩松团队推出基于后神经架构搜索的高效语言模型Jet - Nemotron，在基准测试中表现出色，准确率与Qwen3等相当甚至更优，生成吞吐量大幅加速。模型构建经多步骤优化，代码和预训练模型将开源。
NVIDIA发布最强开源模型，效果和速度全面超越DeepSeek R1
NVIDIA推出Llama - Nemotron系列开源模型，有LN - Nano、LN - Super、LN - Ultra三款。旗舰款LN - Ultra在权威测评中碾压DeepSeek - R1等，运行效率还更高。有“动态推理开关”功能，代码数据全公开，或引发AI推理效率革命。
哈萨比斯出的难题，GPT之父接上了：用一个知识停在1930年的模型
GPT之父Alec Radford等用1931年前数据训练13B模型Talkie，切断现代知识污染。研究者测试其能力，探讨它对未来的“预感”、规避污染问题及数据多样性等，同时训练中也面临时间泄漏、数据质量等难题。
首个国产开源AI原生后端，不再写后端，AI就是全栈工程师。
Aipexbase是首个国产开源AI原生后端即服务平台，能在AI辅助下完成前后端一体化开发。开发者无需编写后端代码，通过前端SDK或MCP一键调用后端能力，适配国内生态，定义了AI原生开发新模式。
Karpathy用「harness」彻底终结了RAG。
假期时Karpathy提出llm.wiki想法引发关注。它是元框架，定义人类与AI协作管理知识的方式。与RAG不同，它将新材料关键信息编入已有wiki并持续维护。作者用多种数据测试，发现TextIn API解析效果好，还优化处理流程提升质量。