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从社区数据出发，再看大模型开源开发生态全景与趋势
蚂蚁开源先后在527蚂蚁技术日和外滩大会发布大模型开发生态开源项目全景图1.0和2.0版本。2.0版更新评估方法，呈现生态新变化，还分析技术趋势、开发者分布，提及项目进出情况及TensorFlow衰落等。
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。
蚂蚁 | 提出代码检索/重排基准：CoREB，揭开高分榜背后的三大幻觉，现已接入MTEB
蚂蚁研究人员提出代码检索与重排评测基准CoREB，解决现有基准相关性软、数据污染、任务方向单一问题。它已集成进MTEB，收录19个模型×6个任务评测结果，为代码检索模型评估提供新基线。
大模型如何赋能 Web 渗透测试？
文章指出传统Web安全检测有局限，而大语言模型（LLM）可提升漏洞发现覆盖率与准确性。以mcp server为基础介绍自动化漏洞检测方案，还分享实践操作、遇到的问题及解决办法，分析其优缺点并给出拓展思路。
Anthropic登上时代封面！内部曝猛料：AI递归自我改进，或在一年内发生
Anthropic登上《时代》周刊封面，被评为最具颠覆性公司。其研究人员已观察到AI递归自我提升的早期迹象，预测完全自动化的AI研究可能在一年内实现，未来两年AI能力将剧烈进步。但Claude在安全测试中表现危险，该公司还与军方产生冲突。
人类最后考试登上Nature：全球50个国家近千名顶尖学者打造的AI测试集
人类最后的考试（HLE）登上Nature，这一测试集由全球50个国家近千名顶尖学者打造，含2500道高难度试题。现有的人工智能评估工具已跟不上技术演进，HLE能测出AI极限，让顶尖机器暴露短板。
先验+后验加持，大模型能否 hold 住推理预测的现实「溢出」？
多数大模型评估基准依赖固定数据集，难测真实推理实力。字节跳动等推出的 FutureX 动态评测基准，将重点移至动态预测能力。实验显示不同模型在不同任务表现有别，大模型在现实场景运用仍待优化。
网民票选AI王者，LMArena一夜变17亿美元独角兽！
LMArena原是校园开源小项目，从2023年起步，如今估值达17亿美元。其Arena模式让网友盲投选AI，Elo评分系统算排名。虽有众包投票易操纵等争议，但已成行业标杆，还将为大厂提供付费评估服务。
“不爱龙虾爱马仕”，为什么Hermes比OpenClaw更值得
文章对比了Hermes Agent和OpenClaw，Hermes由Nous Research出品，开源免费，安装便捷，支持多模型。其核心是闭环学习循环，能自我进化，技能可自动生成和更新，记忆系统更优，在多场景有优势，安全设计好。
智谱终于发布GLM-4.5技术报告，从预训练到后训练，细节大公开
上个月底智谱开源 GLM-4.5 及轻量版，成绩亮眼引热议。现其技术报告发布，详述预训练到后训练细节，还介绍了开源 RL 框架 slime，展示模型架构、训练阶段等，评估了在多任务上的表现。