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。
#论文/研究
Hugging Face Blog精选AI 评分7272
Google Research精选AI 评分6464 Google Earth AI 地理空间推理智能体发布技术报告并扩大早期访问
Google Earth AI 发布地理空间推理智能体技术报告、合作伙伴测试进展，并扩大 Ask Google Earth 与 Geospatial Reasoning Agent API 的早期访问。
推荐理由：技术报告比较了地理空间工具与预先规划在四项基准上的作用，并开放两个新基准，便于研究者复现和扩展评估。
Microsoft ResearchAI 评分5252 Microsoft Research 发布 StudentSim 改进 AI 导师研究系统
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。
Google Research精选AI 评分6262 AI辅助能否同时提升工作表现与从业者能力？
Google Research参与的三个月现场实验显示，AI辅助提高了律师的专利起草表现，但未同步改善初级律师的无辅助专业判断。研究随机安排133名来自11家知识产权律所的律师使用AI，起草任务得分在10天和90天分别提高0.34和0.38个标准差；在移除AI后的专利修订任务中，资深律师提高0.45个标准差，初级律师没有可辨识的提升。
推荐理由：三个月实验区分了AI辅助产出与无AI判断，揭示资深与初级律师能力变化的差异，为职业培训评估提供了可比较的测量框架。
Microsoft Research精选AI 评分8181 Microsoft Research Asia 开源 Agent Lightning v1.0 轻量级 Agentic RL 框架
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。
Google ResearchAI 评分3636 智能体隐私与安全的开放及新兴问题：情境视角报告
Google Contextual Agent Privacy and Security（CAPS）Workshop 发布智能体隐私与安全问题报告，汇集50多位学术界与产业界专家的协作成果。报告指出，由 LLM 驱动的智能体面临非结构化接口、概率控制流及自主委派等挑战，并提出以 Contextual Integrity 为基础，在系统、模型和用户层面构建多层防护。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分5656 GitHub 发布 ReviewBench 开放基准，评测 AI 代码审查智能体
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。
Microsoft ResearchAI 评分4444 Microsoft Research 机器学习系统预测空间天气对电网的风险
Microsoft Research 开发端到端机器学习系统，结合太阳风观测、AE 与 Dst 预报、地质和电网数据，为美国本土 66,935 座变电站生成空间天气风险预测。系统可提前 30-60 分钟发出预警，对重大、严重和极端事件的检测率分别为 76.5%、81.2% 和 64.1%。
Microsoft Research精选AI 评分6666 Microsoft Research 研究物理 AI 机器人推理卸载并扩展 Physical AI Toolchain
Microsoft Research 研究了将物理 AI 推理从机器人车载 GPU 卸载到边缘或云端 GPU 的方案。实验显示，卸载可提升映射、规划、导航和操作性能，并减少电池消耗；研究团队还在 Physical AI Toolchain 中加入基于 Kubernetes 的自动容器化、部署和推理卸载能力。
推荐理由：文章通过移动机器人实验展示推理卸载对任务性能、电池续航和部署规模的影响，并给出基于 Kubernetes 的实现工具。
Berkeley AI ResearchAI 评分5454 K-Search 通过 CUDA-to-MLX 翻译层优化 Apple Silicon kernel
UC Berkeley Sky Lab 与 IBM Research 扩展 K-Search，加入结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，将已有 CUDA kernel 优化知识迁移到 Apple Silicon。
Berkeley AI ResearchAI 评分5454 ABBEL：通过更新信念状态提升长程交互效率
ABBEL 将交互历史压缩为可更新的自然语言信念状态，并通过信念分级监督其信息保留能力。在 CollabBench 中，重构式信念分级将模型与完整上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数减少 50%；在多目标问答中加入峰值信念长度惩罚后，模型在较少内存占用下保持了相近性能。
Berkeley AI ResearchAI 评分3232 Berkeley AI Research 2026 届博士毕业生成果展
Berkeley AI Research（BAIR）庆祝2026届博士毕业生在机器人、大语言模型推理、计算机视觉、生成模型、AI安全及医疗等方向的探索与成果。毕业生将赴高校、产业研究实验室、创业公司任职或继续博士后研究，研究主题还包括蛋白质生成建模、语音建模与人类用户模拟。
Berkeley AI ResearchAI 评分4040 自适应并行推理：高效推理扩展的下一范式
Berkeley AI Research 分析自适应并行推理，探索让 LLM 自主决定何时分解任务、生成多少并发推理线程及如何协调。现有的 Best-of-N、MCTS 和 GroupThink 等方法，通常将并行结构或搜索策略预设在模型之外，难以适应不同问题。 sequential 推理还可能带来上下文退化、延迟和计算成本上升。
Berkeley AI ResearchAI 评分4141 GRASP：面向更长时域世界模型的梯度规划方法
Berkeley AI Research 提出 GRASP，通过将轨迹提升至虚拟状态以并行跨时间优化，并在状态迭代中加入随机性，增强长时域探索。GRASP 还重塑梯度，为动作提供清晰信号，同时避开高维视觉模型中易失稳的“状态输入”梯度。
Berkeley AI ResearchAI 评分5555 SPEX 与 ProxySPEX：规模化识别 LLM 关键交互
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 ResearchAI 评分4747 Berkeley AI Research：信息驱动的成像系统设计
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。