Nemotron 微调后在 IOI 2026 与 IMO 2026 均达金牌水平
英伟达团队从 Nemotron 3 出发，用 SFT、RL 和生成-验证-改进的推理循环做出两个专精系统，在 IOI 2026 与 IMO 2026 均达到金牌线。
推荐理由：原文公开了从 Nemotron 3 微调到 IOI、IMO 金牌级成绩的完整配方与数据集，可看到领域专精与推理循环如何配合。
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Hugging Face Blog精选AI 评分6262
Microsoft Research精选AI 评分6666 微软研究院：把物理 AI 推理卸载出机器人可提升任务成功率与续航
微软研究院对移动机器人操作负载做了系统性测量，发现把物理 AI 推理从机器人端侧 GPU 卸载到边缘或云端 GPU，可提升任务成功率、支持更大模型并延长续航。
推荐理由：微软研究院系统测量了机器人端侧推理与卸载推理的差异，并给出可复用的 Kubernetes 卸载工具链。
Microsoft ResearchAI 评分3636 微软开源逆合成模型 RetroChimera，论文登上 Nature
微软研究院在 Nature 发表逆合成预测模型 RetroChimera，并开源其实现与权重。该模型融合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与基于 GNN 的 NeuralLoc，通过学习式重排序整合两者互补预测，在常见与罕见反应类别上均表现强劲。
Google ResearchAI 评分2424 Google 推出 MilleMiglia：面向中程物流的真实实例生成器
Google 发布 MilleMiglia，一个用 C++ 编写的实例生成器，可为中程物流配送问题生成真实且保护隐私的基准数据，源码与文档已在 GitHub 公开。中程物流承担区域乃至洲际配送中心间的大宗货物流转，成本占比高却长期缺乏公开高质量数据，因为物流企业视网络拓扑与需求量为敏感专有信息。该生成器将中程配送建模为时空图上的多商品流问题，以捕捉货物在多个车辆间转运、需在时间窗内衔接的同步约束。
Import AIAI 评分2222 Import AI 470：机器不应享有权利、SPADE 自动化环境生成、Hawkeye 构建更优 GPU kernel
METR 研究显示 AI 对科学的加速并不均衡：网络安全漏洞报告率在 2026 年大幅加速，数学领域贡献有限，AI 研究本身则无可测量的加速。SPADE 通过自博弈让 LLM 交替生成可执行训练环境和求解，在 Qwen3-30B-A3B 上游戏环境套件平均分达 58.3，较基座提升 8.1。
Berkeley AI Research精选AI 评分6262 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把内核优化经验带到 Apple Silicon
Berkeley Sky Lab 与 IBM Research 将演化式内核搜索框架 K-Search 扩展到 MLX，通过结构化的 CUDA 到 MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核经验迁移到 Apple Silicon。
推荐理由：原文给出跨平台内核迁移的具体方法与实测数字，可了解 CUDA 经验迁移到 Apple Silicon 的可行路径。
Berkeley AI ResearchAI 评分3131 Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX：大规模识别 LLM 关键交互
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，用于在大规模场景下识别 LLM 中的关键交互。SPEX 利用稀疏性与低阶性把交互搜索转化为稀疏恢复问题，ProxySPEX 进一步借助层级结构，以约 10x 更少的消融达到 SPEX 的性能。
Berkeley AI ResearchAI 评分2929 伯克利提出信息驱动成像系统设计框架，可跨四类成像任务预测性能
伯克利 AI 研究团队提出一种直接基于信息量评估和优化成像系统的框架，用互信息统一衡量分辨率、噪声与采样等因素，并仅从含噪测量和已知噪声模型中估计信息量。该框架在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微成像四个领域预测了解码器性能，优化出的设计可媲美端到端方法，且内存与算力需求更低、无需任务专用解码器。相关成果发表于 NeurIPS 2025 论文。