整理了近1个月（2026年6月上旬至7月上旬）AI圈的重大技术、产品升级与发布事件

动态量化与混合精度推理——延迟与吞吐的最优平衡策略

混合精度量化的核心思路是"好钢用在刀刃上"：对精度敏感的层保留高精度，对鲁棒的层大胆压缩。这一策略的实现前提是对模型每层的敏感度有清晰的量化认知——没有数据支撑的"直觉"是不可靠的。推荐的实践路径：(1) 使用 SensitiveLayerProbe 等工具跑一遍逐层敏感度分析，耗时约 1~2 小时但一劳永逸；(2) 优先尝试 AWQ——量化速度快、内存开销小、与 vLLM 等推理引擎的兼容性最好

小米开源编程助手 MIMO Code 简介和简单使用测试

小米 MiMo Code V0.1.0 是小米基于终端原生架构开发的开源 AI 编程助手，核心突破在于通过持久记忆系统解决长程任务中的上下文丢失问题。在 SWE-Bench Pro V2 和 Terminal Bench 2 两大权威测试中，相同模型条件下性能由于主流竞品。其最大差异化设计是让 AI 在上百轮交互中“越用越懂项目”，而非依赖图形界面或云端 IDE，直接在命令行环境中实现工业级代码全