OpenMobile-2 开源手机智能体模型，在真实设备基准上接近 Gemini 3.1 Pro
南京大学、商汤等机构的研究者发布 OpenMobile-2，基于 Qwen3.5 的 9B 和 Qwen3.6 的 27B 两个手机智能体模型，并公开训练环境、数据和复现说明。
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The DecoderAI 评分7272
TechCrunch · AIAI 评分5858 MIT 研究：13 个 Eko 智能体在虚拟荒岛无目标探索 30 小时
MIT 研究者在 arXiv 发布论文，将 13 个基于 Claude Opus 4.7 的 Eko 智能体放在模拟荒岛上无任务探索 30 小时，智能体自行发明挑战并表现出类似玩耍的行为。之后在把物体堆上最高岩柱等指定挑战中，这些探索过的智能体普遍胜过从未上岛的相同智能体。研究还发现 6 个智能体自行学会了跳跃中松手把方块扔得更远，这是研究者未预设的能力。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 微软与 Hugging Face 将数据库校验转为 RL 奖励，用 ThinkingBox 后训练智能体
微软与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox-Training，把 ThinkingBox 对数据库终态的校验结果直接当作强化学习奖励，用于智能体后训练。
推荐理由：微软与 Hugging Face 把数据库终态校验当作 RL 奖励，并公开了任务筛选与训练代码，可供做智能体后训练时参考。
Hugging Face BlogAI 评分5858 Ai2 发布 FairStress 基准，评测 LLM 决策中的公平性
Ai2 发布 FairStress，一个衡量 LLM 在影响他人决策中人口统计公平性的基准，包含 300 个双候选人场景、29 个领域，组合身份呈现方式与对抗性前缀后扩展出超 1300 万个测试用例，并已集成进 Olmo-eval。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 ALTK-Evolve 用学习到的记忆让 GPT-4.1 客服智能体登顶 τ²-bench 零售任务
ALTK-Evolve 用 GPT-4.1 从智能体自身任务轨迹中提炼行为准则并追加到系统提示词，在 τ²-bench 零售任务上把基础 ReAct 智能体的 Pass^4 从 57.5% 提升到 67.5%，超过榜单上所有零售条目和微调模型 RAFT-30B-A3B 的 61.4%。
推荐理由：原文给出了同一套提示词级记忆在零售与航空两个客服域上的完整对照数据，可据此判断不更新权重也能提升智能体可靠性的路径。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 NVIDIA 与 AI4Bharat 发布 Nemotron-pretraining-Indic-v1：2.8 万亿 token 与开放数据生成流程
NVIDIA 联合 IIT Madras 的 AI4Bharat 发布 Nemotron-pretraining-Indic-v1，覆盖 22 种印度语言、约 2.8 万亿 token，并同步开放用于生成该语料的 GPU 加速数据生成流程。
推荐理由：原文公开了约 2.8 万亿 token 的语料构成与完整生成流程，读者可据此评估 Indic 预训练数据的可复用程度。
The Verge · AIAI 评分6060 微软发布机器学习工具 PBC，改进两到六周天气预报
微软研究院提出概率偏差校正（PBC）方法，用机器学习识别并修正现有天气预报模型的系统性偏差，相关成果发表在 Nature 上，工具已开源。研究显示，PBC 将 ECMWF 物理模型的降水准确率提升 98%、温度目标提升 92%，并使其 AI 预报系统的准确率翻倍。该方法只需 CPU 即可运行，作者希望资源有限的机构也能用它改进本地预报。
Hugging Face BlogAI 评分5252 Ai2 发布 HiRO-ACEv2：以约 1/300 成本生成全球 3 km 气候数据
Ai2 发布 HiRO-ACE 系统的新版本 HiRO-ACEv2，其新的降尺度模型 HiROv2 可同时预测多个高分辨率场，不再只限于降雨，并能更准确地还原极端降雨、风速和气压事件。
The DecoderAI 评分6262 研究者将 LeCun 的 JEPA 扩展为跨物理到生物的通用水世界模型
PhAI Labs 联合斯坦福、牛津、普林斯顿的研究者提出 JEPA-Anything，把 JEPA 的预测状态拆成四个正交因子、各配一个预测模块再重组，在物理、机器人、天气预报等十个测试任务上优于同架构同数据的标准 JEPA。
Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究院：将物理 AI 推理卸载到边缘或云端可提升机器人性能与续航
微软研究院对移动操作机器人工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 能提升任务成功率、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 GPU 推理的瓶颈，并给出可复用的 Kubernetes 卸载工具链，读者可据此判断物理 AI 的部署取舍。
Microsoft ResearchAI 评分5252 微软研究院在 Nature 发表 RetroChimera 逆向合成预测模型并开源
微软研究院在 Nature 发表逆向合成模型 RetroChimera，它结合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与图神经网络 NeuralLoc，用学习式集成排序整合两者预测。
Google ResearchAI 评分2323 Google Research 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。
Import AIAI 评分6262 Import AI 467：自维持AI病毒、AI进展节奏与创造力的困惑
多伦多大学、Vector Institute、剑桥大学与 ServiceNow 的研究者构建了一个原型计算机病毒，利用开源权重 LLM 在被攻陷机器的 GPU 上运行推理，自主检测漏洞并发起攻击，漏洞检测成功率约 80%、利用成功率约 53%、自我复制成功率 88%，整体攻击成功率约 37%。
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 AI Research 与 IBM Research 将 K-Search 进化式内核搜索框架扩展到 MLX，并加入结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核经验自动适配 Apple Silicon。
推荐理由：展示了把 CUDA 内核优化经验结构化迁移到 Apple Silicon 的方法，并给出注意力与 Mamba 两类内核的实测对比。
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 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，可在特征、数据与模型组件归因中大规模识别驱动 LLM 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。
Berkeley AI ResearchAI 评分2626 伯克利提出信息驱动成像系统设计框架，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。该方法在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微镜四个领域验证，信息估计能预测解码器性能，优化后的设计在更少内存和算力下达到 SOTA 端到端方法水平。