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刚刚，谷歌「IMO金牌」模型上线Gemini，数学家第一时间证明猜想
本周五，谷歌向 Google AI Ultra 订阅用户推出 Deep Think 功能，提供全版本 Gemini 2.5 Deep Think 模型给部分数学家。该模型是获 IMO 金牌模型变体，速度更快，有并行思维等技术，在多领域有用且测试成绩优。
DeepMind华人研究员Lun Wang离职，「评估」成制约模型能力飞跃的瓶颈
谷歌DeepMind研究员Lun Wang离职后发文指出，当下评估体系难以应对新模型，制约模型能力飞跃。现有评估多针对当前模型，新能力出现时往往无法预测，需构建能自我进化的评估系统。
AI邪修时刻！Meta联手MIT投毒，左脚踩右脚强行升天
Meta的SOAR架构用错误率高的数据让模型推理能力暴涨9.3%。它选难题子集，用‘教师模型’生成含错题的‘垫脚石问题’，通过‘双层博弈’和‘有根奖励’机制让模型进步，或成AI进化新方向。
The Batch: 954 | Kimi K2.6 挑战开源权重模型领先者
Moonshot AI升级后的Kimi K2.6是1万亿参数的视觉 - 语言模型，专为代码生成设计，性能与Qwen3.6 Max Preview等相当，略逊顶级闭源模型。其功能多，幻觉率低，模型权重可免费下载。
AI看图一本正经胡说八道？「一拉一推」让模型看得全又准｜微软x清华
随着视觉 - 语言模型（VLM）推理能力增强，‘看错’问题凸显。现有方法有局限，微软亚洲研究院与清华提出BiPS，从训练阶段重塑模型‘看图方式’，通过‘一拉一推’机制让模型‘看全又准’，实验效果显著。
新榜单CompileBench：让AI能搞定22年前的老代码
近日，CompileBench 测试 19 个 AI 模型编译真实代码能力，最难任务是复活 2003 年代码并交叉编译到 Windows 和 ARM64。不同模型表现不同，如 Claude Opus 4.1 成功完成 ARM64 静态编译，各模型有不同优缺点。
微软等提出「模型链」新范式，与Transformer性能相当，扩展性灵活性更好
随着大语言模型发展，扩展 Transformer 架构成趋势，但参数规模增长带来训练负担。微软等研究者提出 CoR 概念，构建模型链学习范式，应用于语言模型得 CoLM 系列，实验显示其性能相当且扩展性、灵活性更好。
走出 MMLU 的高分幻觉：AI Agent 的「斯坦利时刻」与职场生存法则
文章指出多模态大模型在基准测试分数高，在实际业务流程却像‘职场巨婴’。研究团队构建Trainee - Bench测试顶尖模型，结果显示模型离‘独立上岗’远，凸显提升Agent自主学习性的重要性。
618想换电脑跑AI？先听我一句劝。
文章围绕618换电脑跑AI展开，分析了本地跑AI的情况，包括不同模型对算力和显存的要求，指出本地跑的好处是隐私安全、无限免费，还推荐了不同预算的笔记本，为想换电脑学AI的人提供参考。
世界首个！李飞飞团队推出物理推理基准，大模型统统不及格？
斯坦福联合中科大团队推出世界首个评估视觉语言模型物理推理能力的基准QuantiPhy，通过测试发现顶尖模型在数值计算上不如人类，还揭示模型推理靠记忆而非测量，为AI发展指明方向。