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会“思考”的目标检测模型来了！IDEA提出Rex-Thinker：基于思维链的指代物体检测模型，准确率+可解释性双突破
现有目标检测方法有决策不透明和拒识能力不足问题。IDEA提出Rex - Thinker，引入“逻辑推理链”，构建可解释推理框架，经两阶段训练，在测评中准确率提升，可解释性强，有良好泛化能力。
KV-Cache 实战策略：生产环境中的分页、固定与复用技术解析
在大语言模型推理场景中，KV - Cache 是平衡性能与成本的核心技术，但生产环境中面临诸多问题。本文聚焦其分页、固定与复用三大战术，结合原理、实践与案例，为开发者提供解决方案，还探讨了未来演进方向。
2025 年中丨大模型市场分析报告
这是《2025年中丨大模型市场分析报告》。指出基础大模型塑造计算未来，企业重心转向推理。Anthropic超OpenAI成市场头号玩家，开源模型采用趋缓，企业换模型重性能，AI支出从训练转向推理。
超越DeepSeek-R1，数学形式化准确率飙升至84% | 字节&南大开源
字节跳动Seed团队与南京大学联合发布CriticLean框架，将数学自然语言到Lean 4代码的形式化准确率从38%提升至84%。该框架创新性地将评估模型置于核心，解决语义对齐等问题，还构建了相关基准测试和数据集。
上海人工智能实验室让AI像科学家一样在探索中发明工具
上海人工智能实验室等团队提出推理时工具演化（TTE）框架，推动AI在科学领域从被动选工具到主动发明工具。它解决传统工具库问题，提升多学科推理准确率，赋予AI跨学科迁移能力。
鹅厂实习生血泪贴：Agent/RAG黑科技，真相竟是这样！
腾讯实习生分享鹅厂项目实战经验，介绍Agent/RAG黑科技。先讲RAG原理、优化方法及评估流程，还提及文档解析；再阐述智能体定义、历史、原理、分类、评估框架与实践案例，助读者快速入门。
Notion、Stripe 都在用的 Agent 监控，Braintrust 会是 AI-native 的 Datadog 吗？
当 Agent 迈向产品化，开发者面临观测、评估和优化黑箱系统的挑战。Braintrust 由 Ankur Goyal 于 2023 年创立，重塑 Observability，提供 Eval 和 Ship 模块，获多家头部公司青睐与投资。文章从多方面剖析其能否成 Agent 时代‘新 Datadog’。
AMD发布旗舰AI芯片，称性能比肩英伟达
当地时间6月12日，AMD CEO苏姿丰在大会展示多款AI新品，将新AI芯片与英伟达同类产品对比，称性能比肩且性价比高。还展示了新软件栈、介绍下一代AI机架产品，预计推理成未来AI发展主驱动力。
超越DeepSeek-R1，英伟达开源新王登顶！14万H100小时训练细节全曝光
英伟达Llama - Nemotron系列模型超越DeepSeek - R1且全部开源。论文揭秘其训练关键，如用合成数据监督微调与强化学习等。还介绍构建阶段、架构设计等，评估显示该系列模型在多任务表现出色。
警惕！大模型成本倒挂：你正在为模型的多余「思考」买单
一项来自多所高校和微软研究院的研究揭示AI模型价格倒挂现象，低定价模型可能产生更高实际开销。研究聚焦8个前沿推理模型和9个主流数据集，指出推理token是成本倒挂主因，且实际开销难以预测。