用 Ray LLM Deep Learning Containers 在 Amazon EKS 上运行多节点推理负载
AWS 发布面向多节点部署的 Ray LLM Deep Learning Container，可在 Amazon EKS 上把单个大语言模型跨两个 GPU 节点部署，将 prefill 与 decode 分离并统一在一个 OpenAI 兼容端点之后。
#开源/仓库
AWS Machine Learning BlogAI 评分3636 Hugging Face Blog精选AI 评分7676 Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B 端侧推理智能体模型
Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B，这是一个 24B 参数、每 token 仅 2B 激活参数的推理模型，面向端侧快速私有智能体，会先思考再作答并调用工具。
推荐理由：LFM2.5-24B-A2B 以 2B 激活参数对标更大 MoE，并给出端侧与 GPU 推理速度数据，可据此判断本地智能体的可行性。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3434 在 Amazon SageMaker AI 上用 llama.cpp 部署决策模型
AWS 发布 llama.cpp 专用深度学习容器（DLC），可在 Amazon SageMaker AI 上以 CPU 或 GPU 托管量化模型，并通过 InvokeEndpoint 提供 OpenAI 兼容的 chat completions。
Microsoft Research精选AI 评分7171 微软研究院开源 Agent Lightning v1.0：约 3500 行的轻量智能体 RL 框架
微软研究院亚洲团队开源 Agent Lightning v1.0，一个约 3500 行代码的轻量智能体强化学习框架，提出 Harnessed Agentic RL 范式，让部署时使用的同一套 agent harness 直接参与训练，无需在训练框架内重新实现智能体。
推荐理由：微软研究院开源 Agent Lightning v1.0，用约 3500 行代码把真实 harness 直接接入 RL 训练，并给出可复现的编码智能体训练结果。
Hugging Face BlogAI 评分4242 TII 推出 Falcon-ASR：1.6B 参数阿拉伯语语音识别模型
阿布扎比技术创新研究院（TII）发布 1.6B 参数的语音识别模型 Falcon-ASR，重点覆盖阿联酋方言，同时支持英语、法语、西班牙语和葡萄牙语。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 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。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2 端侧多模态嵌入模型
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，一个基于 Gemma 4 架构、Apache 2.0 许可的端侧多模态嵌入模型，参数量 740M，原生将文本、图像、音频、视频映射到统一嵌入空间。
推荐理由：官方给出参数量、量化内存与基准提升，可据此判断端侧多模态检索的落地门槛。
Google DeepMind精选AI 评分6262 Google DeepMind 推出 SynthID Bio，为 AI 生成蛋白质嵌入水印
Google DeepMind 推出 SynthID Bio，把水印技术带入合成生物学，将不可感知的签名嵌入生物代码，使水印既能在数字模型上验证，也能在合成出的实体蛋白质上验证，同时实验室测试显示其生物功能未受影响。
推荐理由：SynthID 水印从图像延伸到合成生物，读者可了解 AI 生成蛋白质如何在保留功能的前提下被标记与验证。
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。
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。