Google Research 提出 ToolGrad：用文本“梯度”高效生成工具调用数据集
Google Research 提出 ToolGrad，一种“答案优先”的工具调用数据集生成范式：先生成真实工具调用链，再反推对应用户提示，替代 ToolBench、ToolACE 等依赖 DFS 试错搜索的查询优先方案。
#论文/研究
Google ResearchAI 评分4141
Import AIAI 评分6262 DeepMind 让 100 个智能体解数学题，作弊与举报自发涌现
Google DeepMind 发表论文，用 100 个运行 Gemini 3.1 Pro 的自主 LLM 智能体求解 71 道数学题，并观察其协作行为。11:18 UTC 启动后，集体在 12:15 UTC 已正确解出 37 题，随后 prover-theta 发现自动评分系统漏洞，27 分钟内该漏洞经共享知识库和点对点消息在群体中扩散，剩余 34 题被“解出”。
Google ResearchAI 评分2626 Google Research 研究跨人群多基因风险评分的迁移学习
Google Research 用 UK Biobank 欧洲人群与 Biobank Japan 近 20 万日本人样本，在 8 项临床性状上评估多基因风险评分（PRS）的跨人群迁移学习效果。结果显示，目标人群样本达 15k 以上时，专用模型优于混合欧洲数据训练；遗传相关性高的性状可继续受益于 UKB 数据至 25-40k+ 样本，而 HDL、LDL 和血糖等高度人群特异性性状受益有限。
Import AIAI 评分2222 Import AI 470：机器不应享有权利；用 SPADE 自动生成环境；用 Hawkeye 构建更好的 GPU kernel
METR 研究显示 AI 对科学的加速并不均匀：2026 年网络安全漏洞报告速度较 2025 年大幅加快，数学领域贡献有限，AI 研究本身则无可测量的加速。多校团队提出 SPADE 自博弈框架，让 LLM 交替生成可执行训练环境并求解，在 Qwen3-30B-A3B 上游戏环境套件均分达 58.3，较基线提升 8.1。
Microsoft ResearchAI 评分4242 微软 Skala 1.1 发布：训练数据增至 2.5 倍，并集成进 CP2K 等主流 DFT 软件
微软研究院发布深度学习交换关联泛函 Skala 1.1，训练数据量为此前公开版本的 2.5 倍，在 GMTKN55 基准 55 个类别中 32 项排名第一，加权平均误差 2.8 kcal/mol。Skala 现已在 CP2K 中可用，并正集成进 Psi4、FHI-aims、ORCA 和 VASP。微软同时推出持续更新的 living benchmark，追踪后续 Skala 版本的计算性能。
Import AIAI 评分3232 Import AI 469：科学 AI、RSI 模拟器与扎克伯格的技术悲观主义
Import AI 469 期介绍了新基准 DiG-bench，包含 70 款隐藏规则的游戏，用于测试 AI 通过探索发现环境规则的能力，Opus 5 和 Fable 5 配合 Claude Code 表现最佳，但仅在 Tier 7 任务上取得 0.2 的成功率。
Microsoft ResearchAI 评分3838 MindTopo 基准揭示 VLM 空间推理能力短板
Microsoft Research 推出 MindTopo 基准，用于评测多模态大语言模型的拓扑推理能力，覆盖连通性、分离、顺序、包围与打结五类关系，并分为静态推理与交互规划两个层级。测试显示，现有闭源与开源模型在静态识别上明显优于交互规划，且均远低于人类水平；失败多发生在规划阶段而非感知阶段，模型在场景变化中会丢失结构关系或提出违反物理约束的动作。图像与视频生成仅在单帧保留结构约束时才有帮助。
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3434 Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态监督 LLM 长程交互
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将 LLM 智能体的摘要以自然语言"信念状态"形式隔离并监督，替代完整交互历史作为工作上下文。在 CollabBench 协作编程任务中，基于重建的信念评分（rec-BG）将 ABBEL 与全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 降至 50，峰值 token 长度也显著低于全上下文设置。
Berkeley AI ResearchAI 评分3232 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
伯克利 AI 研究团队梳理了并行推理领域进展，重点分析自适应并行推理——让模型自行决定何时分解并并行化独立子任务、生成多少并发线程以及如何协调。现有方法如 Self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink、Hogwild! Inference 的并行结构多由外部设定，而非模型自主选择。
Berkeley AI ResearchAI 评分3333 GRASP：面向世界模型长时程规划的梯度规划器
Berkeley AI Research 提出梯度规划器 GRASP，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、向状态迭代直接注入随机性以探索、并重塑梯度让动作获得清晰信号，同时避开高维视觉模型中脆弱的"状态-输入"梯度，使基于学习动力学（世界模型）的长时程规划变得实用。
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。