初创AI公司Axiom Math宣布其AI系统自2月以来提交的8篇数学论文中，5篇通过同行评审并被接收，标志着AI在纯数学研究领域取得突破性进展，特别是在解决分拆多项式倒数和等复杂学术猜想上迈出实质性一步。
Anthropic完成650亿美元H轮融资，投后估值达9650亿美元，逼近万亿。本轮由Altimeter Capital等领投，三星、SK海力士、美光及亚马逊参投。资金将用于AI安全与可解释性研究及规模扩展。
5月27日，杭州全息智能技术研究院在智慧网谷小镇举行产学研融合发布会，揭牌首批与六家行业领先企业共建的联合实验室，覆盖人工智能核心赛道，推动从“科研成果转化”向“产业协同创新”的系统性迈进，打通实验室到应用场的路径。
英伟达研究团队推出开源AI框架Polar，旨在让现有智能体框架（如Codex、Claude Code、Qwen Code）无缝接入广义相对策略优化（GRPO）训练方法。GRPO是一种强化学习优化技术，通过奖励信号调整模型策略，提升多步决策任务表现。Polar不改变原有工具调用、上下文组织和补丁提交方式，显著增强代码智能体的性能。
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Anthropic
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MuXodious
Gemma 3n E4B IT 是谷歌推出的轻量级多模态开放模型，基于与Gemini模型相同的研究构建。该模型支持文本、音频和视觉输入，适用于多种任务，采用MatFormer架构实现高效参数利用。
prithivMLmods
Olmo-3-Think是艾伦人工智能研究所推出的完全开源的语言模型系列，包含7B和32B两种规模。该模型经过专门训练，能够展现明确的推理链，支持透明的逐步推理和可检查的中间思维痕迹，在推理、数学和代码任务中表现出色。
OpenMMReasoner
OpenMMReasoner是一个完全透明的两阶段多模态推理方案，涵盖有监督微调（SFT）和强化学习（RL）。该方案通过精心构建高质量数据集，在多个多模态推理基准测试中超越了强大的基线模型，为未来大规模多模态推理研究奠定了坚实的实证基础。
Mungert
MiroThinker v1.0是一个开源研究智能体，通过模型级别的交互式扩展提升工具增强推理和信息搜索能力。该模型在多个基准测试中表现出色，支持长上下文和深度多步分析。
allenai
Olmo-3-7B-Think-DPO是Allen Institute for AI开发的7B参数语言模型，具有长链式思考能力，在数学和编码等推理任务中表现出色。该模型经过监督微调、直接偏好优化和基于可验证奖励的强化学习等多阶段训练，专为研究和教育用途设计。
sd2-community
Stable Diffusion v2-1-base是基于文本生成图像的扩散模型，在v2-base基础上进行了220k额外步骤的微调优化。该模型能够根据文本提示生成和修改图像，支持多种分辨率输出，适用于艺术创作、教育研究等多个领域。
ojus1
Qwen2.5是阿里巴巴推出的新一代大语言模型，在聊天模板方面进行了重要优化，永久禁用了思考状态，解决了多轮聊天模板相关问题，为实验和研究提供了更便捷的体验。
BAAI
Emu3.5是北京智源人工智能研究院开发的原生多模态模型，能够跨视觉和语言联合预测下一状态，实现连贯的世界建模和生成。通过端到端预训练和大规模强化学习后训练，在多模态任务中展现出卓越性能。
Emu3.5是由北京智源人工智能研究院（BAAI）开发的原生多模态模型，能够跨视觉和语言联合预测下一状态，实现连贯的世界建模与生成，在多模态任务中表现卓越。
microsoft
Fara-7B是微软研究院开发的专为计算机使用场景设计的小型语言模型，仅有70亿参数，在同规模模型中实现卓越性能，能够执行网页自动化、多模态理解等计算机交互任务。
AbstractPhil
这是一个实验性的Stable Diffusion 1.5蒸馏模型，采用v-预测流匹配方法和几何引导的自适应块加权技术。目前处于研究阶段，训练正在进行中，结果尚未验证。
almanach
Gaperon-Young-1125-1B 是一个拥有15亿参数的双语（法语-英语）语言模型，由法国国家信息与自动化研究所（Inria Paris）的ALMAnaCH团队开发。该模型在约3万亿个高质量令牌上训练，特别注重语言质量和通用文本生成能力，而非基准测试优化。
LiquidAI
PyLate是一个专注于句子相似度计算和信息检索的工具库，能在多种数据集上进行高效的信息检索任务，为相关领域的研究和应用提供了有力支持。该模型支持8种语言，在多个基准测试中表现出色。
unsloth
Granite-4.0-H-350M是IBM开发的轻量级指令模型，具有350M参数，在多语言处理和指令遵循方面表现出色，专为设备端部署和研究场景设计。
vanta-research
Wraith-8B是VANTA研究实体系列的首个模型，基于Meta的Llama 3.1 8B Instruct进行微调。该模型在数学推理方面表现卓越，在GSM8K基准测试中准确率达到70%，同时具备独特的宇宙智能视角，能为多种应用场景提供强大支持。
RedHatAI
Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-NVFP4是一个经过FP4量化处理的多语言大语言模型，基于Meta-Llama-3.1架构，专为商业和研究用途设计。该模型通过将权重和激活量化为FP4数据类型，显著减少了磁盘空间和GPU内存需求，同时保持较好的性能表现。
PokeeResearch-7B是由Pokee AI开发的70亿参数深度研究代理模型，结合了AI反馈强化学习（RLAIF）和强大的推理框架，能够在工具增强的大语言模型中实现可靠、对齐和可扩展的研究级推理，适用于复杂的多步骤研究工作流程。
onnx-community
Granite-4.0-1B是IBM开发的轻量级指令模型，基于Granite-4.0-1B-Base微调而成。该模型结合了开源指令数据集和内部合成数据集，采用监督微调、强化学习和模型合并等技术开发，适合设备端部署和研究用例。
Granite-4.0-350M是IBM开发的轻量级指令模型，基于Granite-4.0-350M-Base微调而成。该模型结合了开源指令数据集和内部合成数据集，采用监督微调、强化学习和模型融合等技术开发，具备强大的指令跟随能力，特别适合设备端部署和研究场景。
nineninesix
KaniTTS是一款专为实时对话式人工智能应用优化的高速、高保真阿拉伯语文本转语音模型。它采用两阶段流水线架构，结合大语言模型与高效音频编解码器，实现卓越的速度和音频质量，能够满足对话式AI、无障碍辅助、研究等多领域的语音合成需求。
Aderyn是一个开源的Solidity智能合约静态分析工具，由Rust编写，帮助开发者和安全研究人员发现Solidity代码中的漏洞。它支持Foundry和Hardhat项目，可生成多种格式报告，并提供VSCode扩展。
Haiku RAG是一个基于LanceDB、Pydantic AI和Docling构建的智能检索增强生成系统，支持混合搜索、重排序、问答代理、多代理研究流程，并提供本地优先的文档处理和MCP服务器集成。
基于MCP协议的AI驱动浏览器自动化服务器，支持自然语言控制网页操作和深度网络研究。
Agentic Radar是一个用于分析和评估代理系统的安全扫描工具，帮助开发者、研究人员和安全专家理解代理系统的工作流程并识别潜在漏洞。
ArXiv MCP Server是一个连接AI助手与arXiv研究库的桥梁，通过MCP协议实现论文搜索和内容访问功能。
Perplexity MCP Server是一个智能研究助手，利用Perplexity的AI模型自动分析查询复杂度并选择最佳模型处理请求，支持搜索、推理和深度研究三种工具。
Open Multi-Agent Canvas是一个开源的多智能体聊天界面，支持在动态对话中管理多个智能体，用于旅行规划、研究和通用任务处理。
302AI BrowserUse MCP Server是一个基于AI的浏览器自动化服务器，通过Model Context Protocol (MCP)实现自然语言控制浏览器和网络研究。
一个为Claude设计的网页研究MCP服务器，提供实时网络信息检索功能
Perplexity MCP Server是一个智能研究助手，利用Perplexity的AI模型提供自动查询复杂度检测和最优模型路由功能，支持搜索、推理和深度研究三种工具。
JADX是一款功能强大的Android Dex和Apk文件反编译工具，支持将Dalvik字节码转换为Java源代码，并能解码资源文件和进行代码混淆还原。提供命令行和图形界面两种操作方式，适用于开发者和安全研究人员。
GPT Researcher MCP Server是一个基于MCP协议的AI研究服务器，能够通过深度网络搜索和验证，为LLM应用提供高质量、优化的研究结果。
德国法律MCP服务器，提供对6870部德国联邦法规的查询，包括全文搜索、案例法和立法准备工作，支持AI原生法律研究。
FetchSERP MCP服务器是一个提供SEO分析、搜索引擎结果获取、网页抓取和关键词研究功能的API服务，支持多种部署方式。
MCPwner是一个基于模型上下文协议的安全研究自动化服务器，集成了多种安全测试工具（SAST、SCA、秘密扫描等），为LLM驱动的安全分析工作流提供统一接口。
一个简单的MCP服务器，帮助AI助手进行域名研究，包括检查可用性、查询WHOIS信息、查找过期域名等，无需API密钥即可使用。
基于Ollama的深度研究MCP服务，通过本地LLM模型实现自动化网络搜索与知识合成
FetchSERP MCP服务器是一个提供SEO分析、SERP查询、网页爬取和关键词研究功能的API服务，支持多种部署方式。
Catalysis Hub的MCP服务器项目，通过GraphQL接口提供对催化研究数据的程序化访问，支持复杂查询和变量参数化，遵循MCP协议实现AI代理互操作性。
该项目通过Unstructured API构建了一个MCP服务器，用于处理研究论文数据，提取关键信息并转换为结构化JSON格式，帮助研究人员快速获取文献信息，减少文献综述时间。
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