2025-06-17 科研追新
当日精选（由提交工具自动创建）。
otto-SR：自动化与人机协作的系统综述工具
otto-SR 支持从初始文献检索到数据分析的端到端系统综述流程，并兼顾完全自动化与人机协作模式。
otto-SR 是一款面向系统综述任务的文档处理工具。它覆盖初始检索、文献处理到数据分析等环节，可自动完成端到端工作流。该工具同时支持完全自动化和人机协作模式，便于研究者按任务需求介入与审核。
用途与启示
- 降低系统综述中文献检索、筛选和数据分析的人工成本
- 为需要质量控制的研究流程提供人机协作机制
- 推动系统综述工作流的标准化与自动化
📝 原始笔记（逐字保留）
2025-06-17 11:28:28 Tuesday｜ **otto-SR** ，支持从初始检索到数据分析，完全自动化和人机协作的系统综述流程。https://mp.weixin.qq.com/s/j3uOofNapMuEyRFM5VRARA
### 文档处理
香港中文大学 MMLab 发布多模态数学推理方案 MINT-CoT
香港中文大学 MMLab 团队发布视觉推理方案 MINT-CoT，旨在提升模型解决多模态数学推理难题的能力。
香港中文大学 MMLab 团队正式发布视觉推理方案 MINT-CoT，面向多模态数学推理任务。该方案聚焦视觉信息理解与思维链推理的结合，以应对包含图像、公式等信息的复杂数学问题。团队已公开论文与代码，便于研究者复现并开展后续研究。
用途与启示
- 探索视觉理解与思维链推理结合的多模态数学解题方案
- 为复杂视觉数学任务的模型训练与评估提供研究参考
- 通过开源代码支持方法复现、对比实验和进一步改进
📝 原始笔记（逐字保留）
2. 2025-06-17 11:33:08 Tuesday ｜ 香港中文大学 MMLab 团队正式发布了全新的视觉推理方案——MINT-CoT，专为解决“多模态数学推理”中的难题而设计。https://mp.weixin.qq.com/s/mbH1VfFqN1SxyhcEUIQghQ
论文：https://arxiv.org/abs/2506.05331
代码：https://github.com/xinyan-cxy/MINT-CoT
#### 测评
##### 2025IMO竞赛
Kimi-Dev 开源代码模型在 SWE-bench Verified 取得开源 SOTA
月之暗面开源 Kimi-Dev-72B，并以 60.4% 的成绩在 SWE-bench Verified 基准上取得当时的开源模型最佳表现。
月之暗面发布并开源代码模型 Kimi-Dev-72B，面向真实软件工程与代码修复任务。该模型在 SWE-bench Verified 上取得 60.4% 的成绩，达到当时开源模型 SOTA。项目同时提供 GitHub 代码仓库与 Hugging Face 模型权重，便于复现和二次开发。
用途与启示
- 可用于自动修复代码缺陷、处理 GitHub Issue 和构建软件工程智能体
- 为开源代码模型在真实仓库级任务上的训练与评估提供参考
- 开放模型权重和代码，有利于企业私有化部署及后续微调
📝 原始笔记（逐字保留）
13. 2025-06-17 11:20:40 Tuesday ｜开源代码模型 **Kimi-Dev** ，在SWE-bench Verified上以60.4%的成绩 **取得开源SOTA：** 项目主页：https://moonshotai.github.io/Kimi-Dev/ GitHub：https://github.com/MoonshotAI/Kimi-Dev HuggingFace：https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-Dev-72B
MiniMax开源MiniMax-M1模型并公开技术报告
MiniMax正式开源MiniMax-M1，模型权重已上线Hugging Face，并同步公开技术报告。
MiniMax于2025年6月17日宣布开源MiniMax-M1模型。模型权重目前已可在Hugging Face下载，便于开发者获取和部署。官方还同步公开了技术报告，为了解模型设计与技术细节提供参考。
用途与启示
- 为研究者提供可下载的模型权重，支持复现、评估和二次开发
- 技术报告可用于分析MiniMax-M1的模型设计与训练方法
- 为开源模型选型及实际部署提供新的候选方案
📝 原始笔记（逐字保留）
14. 2025-06-17 11:11:46 Tuesday ｜ MiniMax开源MiniMax-M1，目前模型权重已可在HuggingFace下载，技术报告同步公开。