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谢赛宁团队新基准让LLM集体自闭，DeepSeek R1、Gemini 2.5 Pro都是零分
纽约大学等8家机构研究者提出LiveCodeBench Pro竞技编程基准测试，评估了Gemini 2.5 Pro等前沿大模型。发现当前模型有显著不足，在无外部工具时，高难度题通过率为0，LLM与人类大师级水平差距明显。
MiniMax深夜开源首个推理模型M1，这次是真的卷到DeepSeek了。
MiniMax深夜开源首个推理模型M1，其上下文能力媲美Gemini 2.5 Pro。M1在部分评测中表现中规中矩，但在MRCR（4 - needle）测试中屠榜。它得益于MiniMax - 01基座模型，应用Lightning Attention机制，开源了40K和80K两个版本。
AI Coding 之后，如何让 Agent 进入企业研发全链路？得物推荐的 Harness 实践
得物资深技术专家白忠魏在AICon大会分享实践。团队目标是将AI Coding扩展为全链路方法，介绍了PDCA循环、全链路前提、七阶段护栏等探索，还提及用知识体系和混合Agent架构解决问题，已有阶段性成果。
Harness Engineering实践，做了一个平台让AI一晚上自动评测和优化你的系统
作者分享搭建小平台实现全自动化评测与系统优化的实践，包括创建评测任务、集、报告等，通过钉钉文档、绘报等案例展示操作，还能自动优化系统，不过需系统UI规范、AI Coding含量高。
谷歌新论文把内存股价干崩了！KV cache压缩6倍，“谷歌的DeepSeek时刻”
谷歌研究院推出TurboQuant压缩算法，可将AI推理中最吃内存的KV cache压缩至少6倍且精度零损失，还能8倍加速计算。虽引发存储芯片巨头股价下跌，但目前只是实验室成果，仅解决推理阶段内存问题。
DeepSeek-R1推理智能从哪儿来？谷歌新研究：模型内心多个角色吵翻了
过去两年大模型推理能力跃迁，谷歌等机构研究指出，推理能力提升源于模型推理时隐式模拟类多智能体交互结构“思维社会”，还提出利用“群体智慧”新方向，并介绍了研究方法、实验结果等。
小模型大作为！微博的VibeThinker-1.5B超越DeepSeek R1等头部大模型
近年来，“参数越大，能力越强”成行业共识，但带来成本高和资源集中问题。微博AI团队开发的VibeThinker - 1.5B用1.5亿参数和低训练成本，在多项测试中超越头部大模型，还提出SSP框架和MGPO算法。
700万参数击败DeepSeek R1等，三星一人独作爆火，用递归颠覆大模型推理
今年6月Sapient Intelligence提出的HRM影响大模型推理结构，四个月后三星研究员Alexia Jolicoeur - Martineau推出TRM，700万参数模型在推理基准测试中超越参数多10000倍的模型，还介绍了TRM原理、改进及实验结果。
百度AI+ DeepSeek 豆包等GEO怎么做出排名？5个技巧，附快排与白帽操作区别
文章介绍GEO优化在AI大模型2 - 3天出排名的5个技巧，包括官网SEO梳理、词库挖掘整理、内容数据投喂、市场竞对分析和技术策略微调，还对比快排与白帽GEO服务商，强调合规操作。
2025 AI Cloud 100 China榜单发布：6个赛道，34家新上榜，DeepSeek、Manus上榜
6月22日，靖亚资本等发布2025 AI Cloud 100 China榜单，聚焦GenAI商业落地企业。还发布行业趋势报告，总结融资、技术等情况，预测未来五大趋势，如AI应用从Copilot升级到Autopilot等。