Elorian 发布视觉推理模型 Glimpse，DecoyCount 基准测试前沿模型计数能力
Elorian 推出首个视觉推理模型 Glimpse，并在与 Mercor 合作的 DecoyCount 基准中内部测试得分 50.48%，成为唯一超过 50% 的模型。
#推理
Latent SpaceAI 评分4949
MIT Technology Review · AIAI 评分2020 如何设计一套可持续演进的 AI 服务框架
EXL 在《Engineering the Harness》系列中探讨企业 AI 的生产化挑战：决定智能能否可靠、经济、规模化交付的关键，是模型之外的 serving harness，涵盖架构、内存管理、调度与推理优化。文章主张从工作负载而非模型出发，先测量再优化，并以适配变化为目标，让换模型成为评估与配置决策而非架构重建。
Google DeepMind精选AI 评分9292 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 模型
Google DeepMind 发布前沿模型 Gemini 4 Argon，面向开发者、企业和科研人员开放，API 定价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元，缓存输入 token 享 95% 折扣。
推荐理由：官方给出多领域基准排名、内部工程与科研落地案例和定价，可据此判断前沿模型在专业工作流中的位置。
Berkeley AI Research精选AI 评分6060 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把内核优化经验迁移到 Apple Silicon
Berkeley Sky Lab 团队为 K-Search 演化式内核搜索框架新增 MLX 后端，并设计结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，让搜索以现有 CUDA 内核为知识库生成 Apple Silicon 内核。
推荐理由：作者把 CUDA 优化知识整理成结构化上下文，让演化搜索在 Apple Silicon 上接近专家内核水平，方法可迁移到其他硬件生态。
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
伯克利 AI 研究团队综述并行推理进展，重点分析自适应并行推理：让模型自行决定何时分解并并行化子任务、开多少并发线程以及如何协调。现有 self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS 及 ParaThinker、GroupThink、Hogwild! Inference 等方法，其并行结构与搜索策略多由模型外部预先设定。
Berkeley AI ResearchAI 评分5252 GRASP：面向世界模型长时程规划的梯度规划器
Berkeley AI Research 发布博客介绍 GRASP，一种面向学习型世界模型的梯度规划器，通过把轨迹提升为虚拟状态实现跨时间并行优化、对状态迭代加噪声做探索，并绕开脆弱的 state-input 梯度。
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX，可大规模识别 LLM 关键交互
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，用于在特征归因、数据归因和机制可解释性中大规模识别驱动模型输出的关键交互。