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，用监督微调、强化学习和反馈驱动的推理流程，在 IOI 2026 与 IMO 2026 两个竞赛中达到金牌水平。
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，包括数据规模与推理流程。
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Hugging Face Blog精选AI 评分6666
Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究：把物理 AI 推理卸载到边缘或云端 GPU 可提升机器人表现与续航
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 推理从机载 GPU 卸载到边缘或云端 GPU 可提升任务表现。
推荐理由：微软对移动操作机器人推理负载的系统性测量，给出端侧、边缘与云端 GPU 在任务成功率、时延和续航上的量化差异。
Microsoft ResearchAI 评分3939 微软研究院在 Nature 发布 RetroChimera：大规模小分子逆合成预测模型并开源
微软研究院在 Nature 发表逆合成模型 RetroChimera，融合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与 GNN 模型 NeuralLoc，通过学习式集成与重排序提升预测质量，并已开源实现与权重。
Google ResearchAI 评分2424 Google 推出 MilleMiglia：面向中段物流的真实实例生成器
Google Research 发布 MilleMiglia，一个用 C++ 编写的实例生成器，用于为中段物流（middle-mile）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。
Berkeley AI Research精选AI 评分6060 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把内核优化经验带到 Apple Silicon
Berkeley AI Research 与 IBM Research 将进化式内核搜索框架 K-Search 扩展到 MLX 后端，通过结构化的 CUDA-to-MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核成为知识库并适配为 Apple Silicon 内核。
推荐理由：K-Search 把 CUDA 内核优化经验迁移到 Apple Silicon，读者可了解跨平台内核迁移的方法与实测差距。
Berkeley AI ResearchAI 评分3232 伯克利提出 SPEX 与 ProxySPEX：大规模识别 LLM 关键交互
伯克利 AI 研究团队提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，可在特征、数据与模型组件归因中大规模识别驱动模型输出的关键交互。SPEX 利用稀疏性与低阶性将交互搜索转化为稀疏恢复问题，ProxySPEX 进一步借助层级结构，以约少 10 倍的消融次数达到 SPEX 的性能。在情感分析任务上，SPEX 在上下文扩展至数千特征时仍保持高忠实度，优于 LIME、Banzhaf 等边际方法。
Berkeley AI ResearchAI 评分2424 伯克利提出信息驱动的成像系统设计框架，登 NeurIPS 2025
伯克利 AI 研究团队提出一种基于互信息的成像系统评估与优化框架，仅用带噪测量和噪声模型即可量化系统信息量，无需任务专用解码器。该信息指标在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微镜四个领域均能预测解码器性能，优化后的设计达到 SOTA 端到端方法水平，同时占用更少内存和算力。相关论文发表于 NeurIPS 2025。