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省token神器3天狂揽4.1k星！19岁小哥开发，信息无损最高省87%
一款名为caveman的省Token神器在GitHub蹿红，3天揽4.1K星。它由19岁外国小哥开发，能让Agent表达更简洁，信息无损最高省87%。不过也存在争议，如节省的多为输出Token，强迫简洁或让模型变笨。
刚刚，新版DeepSeek-R1正式开源！直逼o3编程强到离谱，一手实测来了
临近端午假期，新版DeepSeek - R1凌晨正式开源，模型权重已上传到HuggingFace。其性能几乎与o4 - mini（Medium）相当，编程实测超越Claude 4 Sonnet。有多项更新亮点，经实测性能获“史诗级”加强。
蚂蚁开源 Ring-1T，成就推理、编程、通用智能三冠王
蚂蚁开源团队推出 Ring-1T 模型，它结合强化学习与多阶段推理机制，实现从‘模仿’到‘思考’的转变。该模型在多基准测试表现优异，其高性能得益于 IcePop、C3PO++、ASystem 三项关键技术。
2025上半年大模型使用量观察：Gemini系列占一半市场份额，DeepSeek V3用户留存极高
推特博主「karminski - 牙医」基于OpenRouter数据，分析2025年上半年大模型API市场，涵盖总Token使用量、市场份额、细分领域用量、API接口使用趋势等，得出各模型表现及市场格局的观察结论。
我写 nano banana pro 提示词时的原则和策略
作者分享写 nano banana pro 提示词的原则与策略，原则是做成模板、结合模型能力；策略是先跑通原型再抽象成模板；不过度精简提示词，还介绍用 GPT-5.1 等工具辅助。
一夜变天！谷歌一刀砍向两巨头：奥特曼急了，黄仁勋慌了
最近谷歌重回AI舞台中央，左手TPU拆解英伟达芯片暴利，右手Gemini 3围剿OpenAI流量帝国。谷歌高管称「Gemini 3开启智能新纪元」，在多项基准测试中超越GPT - 5。Nvidia和OpenAI面临严峻挑战，AI三国混战已开始。
全面评估多模态模型视频OCR能力，Gemini 准确率仅73.7%
MME - VideoOCR团队评估多模态大模型（MLLM）视频OCR能力。构建精细任务体系和高质量数据集，评测18个主流MLLM。即便如Gemini - 2.5 Pro，准确率仅73.7%，暴露出MLLM在视频OCR领域能力局限。
GPT-5、Grok 4、o3 Pro都零分，史上最难AI评测基准换它了
AAI机构提出新基准FormulaOne，让GPT - 5、o3 Pro等前沿大模型集体得零分。该基准含220个图结构动态规划问题，分三类难度。测试结果显示，模型在深层及最深层难度表现差，引发关注。
任务级奖励提升App Agent思考力，淘天提出Mobile-R1，3B模型可超32B
现有Mobile/APP Agent依赖动作级奖励，难应对变化环境。淘天集团团队提出Mobile-R1框架，采用三阶段训练，结合任务级奖励，实验显示其表现超基准，团队还计划开源资源。
登顶多模态推理榜MMMU！UCSD新方法超越GPT-5、Gemini
加州大学圣地亚哥分校团队开发的DreamPRM-1.5在MMMU测评榜夺冠，超越GPT-5、Gemini 2.5 Pro Deep-Think。它细化加权粒度到样本，有Instance Table和Instance Net架构，采用双层优化与生成式奖励模型。