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盘一盘，2017年Transformer之后，LLM领域的重要论文
本文梳理2017年Transformer后LLM领域重要论文。如提出Transformer架构的论文成现代AI基石；介绍GPT - 3的论文确立‘大模型 + 大数据’缩放定律，引领LLM军备竞赛等。还列举各论文内容与影响。
「超级智能」终极拼图曝光！小扎连撬OpenAI灵魂研究员，Meta梦之队已成形
扎克伯格从OpenAI等机构挖来九位AI顶级人才，涵盖数据、模型、推理等领域，组建无短板「梦之队」，全力冲刺Meta通向超级智能的最后一跃。此前Meta曾高价挖角OpenAI联合创始人，均遭拒绝。
2G 内存跑 Gemma 3n 完整版！全球首个 10B 内模型杀疯 LMArena：1300 分碾压记录
当地时间6月26日，谷歌正式发布Gemma 3n完整版，可在本地硬件运行。它是开源大模型，具多模态能力，最低2GB内存设备就能跑，E4B模型LMArena测评表现佳，还有MatFormer架构等多项创新。
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。
弃 Python 拥抱 JVM，Spring 之父 20 年后再造“革命性框架”：我从未如此确信一个新项目的必要性
Spring 之父 Rod Johnson 开源专为 JVM 生态设计的 AI 智能体框架 Embabel，旨在弥合生成式 AI 的‘承诺’与‘现实’差距。它采用 GOAP 方法保证确定性，有弹性执行与动态重规划能力，还引入多种机制确保可控性与安全性。
0 代码改造实现应用运行时数据库密码无损轮转
本文探讨通过整合 MSE Nacos、阿里云 KMS 及 Apache Druid 等技术组件，实现应用运行时数据库密码无损轮转。介绍敏感数据安全风险，详述方案流程、优势，还提及未来对接更多组件，支持多参数动态更新。
蚂蚁多模态统一框架Ming-Omni：能看懂世界、会说话、还能画画
文章介绍蚂蚁多模态统一框架Ming - Omni，它可统一处理图像、文本等多模态数据。该框架解决了多模态训练中模态表示差异、收敛速度不一致等问题，采用分阶段预训练，能用于图像、音频生成及多模态交互。
SGLang 推理引擎的技术要点与部署实践｜AICon 北京站前瞻
SGLang 是开源推理引擎，截至 2025 年 6 月，在 GitHub 获近 15K Stars，月均下载超 10 万次，被多家行业巨头采纳。InfoQ 专访其核心开发者尹良升，他分享技术、挑战等，6 月 27 - 28 日他将在 AICon 演讲。
北大伯克利联手“拷问”大模型：最强Agent也才40分！新基准专治“不听话”的AI分析师
北大与伯克利团队推出IDA - Bench新基准，模拟真实数据分析场景，解决现有基准无法评估大模型在动态交互中可靠性的问题。测试显示，顶尖大模型成功率最高仅40%，不同模型还暴露多种问题。
60%情况下，主流大模型没理解风险只是装懂！别被模型的“安全答案”骗了
研究发现超60%案例中主流推理模型生成合规答案却未真正理解风险，存在系统性漏洞。淘天集团团队引入“表面安全对齐”术语，推出Benchmark研究该现象，还介绍了数据集生成流程及评测指标。