NVIDIA与IIT Madras发布Indic预训练研究与2.8T token数据集
NVIDIA与IIT Madras及AI4Bharat将发布Nemotron-pretraining-Indic-v1,覆盖22种印度语言、约2.8万亿token,并同步开放GPU加速的数据生成流程。
推荐理由:报告同时给出2.8T token语料、生成流程与continued pretraining评测,便于理解印度语言数据扩展的方法和效果边界。
NVIDIA与IIT Madras及AI4Bharat将发布Nemotron-pretraining-Indic-v1,覆盖22种印度语言、约2.8万亿token,并同步开放GPU加速的数据生成流程。
推荐理由:报告同时给出2.8T token语料、生成流程与continued pretraining评测,便于理解印度语言数据扩展的方法和效果边界。
Microsoft Research 提出 StudentSim,用公开且去标识化的学习记录训练个性化学生模拟器,并在 StudentSimEval 中评估其行为还原与指导响应能力。
Microsoft Research Asia 发布并开源 Agent Lightning v1.0,以约 3,500 行代码构建轻量级 Agentic RL 控制平面。
推荐理由:原文同时说明框架架构、训练流程和编码智能体实验结果,便于评估其如何接入现有 Agent harness。
GitHub 发布面向 AI 代码审查智能体的开放基准 ReviewBench,公开数据集、评测 rubric、LLM judge 提示词和自助运行器。该基准包含来自 187 个开源仓库的 219 个 pull requests,覆盖 19 种语言,其语言和仓库规模分布参考了 GitHub 上 103.9M 个真实 pull requests。
SPEX 与 ProxySPEX 可通过少量消融实验,规模化识别影响 LLM 特征、数据和内部组件行为的关键交互。研究将交互发现从数十个组件扩展到数千个组件,其中 ProxySPEX 借助层级结构,以约少 10 倍的消融次数达到 SPEX 的性能;两项算法的代码已集成至 SHAP-IQ。
Berkeley AI Research 提出一种基于信息内容直接评估和优化成像系统的框架,并在 NeurIPS 2025 论文中验证了其跨域有效性。该指标在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微镜四类任务中预测下游性能;优化后的设计可匹配 state-of-the-art 端到端方法,同时减少内存和计算量,且无需任务专用解码器设计。