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AI真有希望考清北了！豆包1.6多模态推理发威，闯关数理化带图大题
火山引擎原动力大会发布豆包大模型1.6，它是国内首款多模态SOTA模型，支持256k上下文长度。实测中它解答高考数理化带图大题表现出色，还具备图像识别、视频理解、GUI操作等能力。此外，火山引擎还推出系列工具和平台助力企业。
我去，真有这种，Openclaw 增强工具，ClawRouter 让 AI Agent 自己选模型、自己付钱，还能把 LLM 成本打下来 90%，爽～～
ClawRouter是开源本地LLM Router / Proxy，支持55+模型，能让AI Agent自动选模型、付费，将LLM成本降90%。它解决路由、支付等问题，适合做AI Agent、编程工具等产品的开发者。
NIPS2025 | A-Mem让Agent拥有动态自我记忆功能，达到新SoTA
近年来，LLM代理需长期内存系统，但现有系统缺乏灵活性。论文提出A - Mem能动内存系统，受Zettelkasten启发，能让记忆‘自我整理’和‘自我更新’，在多基准测试领先，也指出了局限性和未来方向。
永别了，人类冠军！AI横扫天文奥赛，GPT-5得分远超金牌选手2.7倍
国际天文与天体物理奥赛（IOAA）中，GPT - 5和Gemini 2.5 Pro完胜人类选手。俄亥俄州立大学团队考察五大顶尖LLM，发现它们大多达金牌水平，但在几何、时空推理等方面有困难。
华为Doc-Researcher 布局感知+视觉语义双杀
现有深度研究系统依赖文本网页数据，忽视多模态文档知识。华为Doc - Researcher系统解决多模态文档解析不足、检索策略有限、缺乏深度研究能力等问题，含多模块，能处理复杂多模态任务。
CodeClash 通过多轮编程竞赛对大型语言模型进行基准测试
为评估大型语言模型（LLM）编码能力，斯坦福、普林斯顿和康奈尔研究人员开发 CodeClash 基准测试，让多个 LLM 在多轮比赛中较量，涉及多种代码竞技场，还评估模型分析代码库能力，未来将处理更大代码库。
确认！DeepSeek多模态AI已经开测
DeepSeek研究员陈小康、陈德里确认其V4视觉模式开始灰度测试。更新后出现识图模式，具备真实图像理解能力。陈小康是多模态研究组负责人，陈德里负责语言模型等核心方向，V4可谓满血归来。
从零开始200行python代码实现LLM
文章从传统思路实现诗词生成器入手，介绍了词汇表、Bigram模型等概念，接着用Python和PyTorch实现了真正的Bigram模型，阐述模型、训练等内容，最后回顾成果，下一篇将基于此实现完整GPT。
多模态Qwen3-VL-Embedding开源&技术剖析
互联网内容多元，传统文本搜索引擎应对跨模态需求力不从心。阿里开源Qwen3-VL系列两大模型，Qwen3-VL-Embedding负责“海选”，Qwen3-VL-Reranker负责“决赛”，技术亮点多，实验表现优异。
Cloudflare 构建了面向 LLM 的高性能基础设施
Cloudflare发布全新基础设施，可在全球边缘网络运行大型AI大语言模型。它将模型输入处理与输出生成拆分，自研Infire推理引擎，还推出Unweight模型压缩系统，分享提示词缓存优化方案。