微软研究院发布 Magnetar：基于标准哈希函数的通用零知识证明系统
微软研究院发布零知识虚拟机 Magnetar，可证明用 Rust、Go 或 C 编写的 RISC-V 程序执行过程，在笔记本上每秒证明 720 万至 870 万条处理器指令。
推荐理由：微软研究院公开 Magnetar 的设计与基准数据，可了解零知识证明在通用程序上的性能与密码学取舍。
#推理
Microsoft Research精选AI 评分6262
The Decoder精选AI 评分8484 GPT-6-Astra 在 TheoPhysEval 上解出 50 道物理研究题中的 49 道，单题成本不到 3 美元
一项新基准测试让商用 AI 智能体在无人类提示下解答理论物理研究题，运行在 OpenAI Codex 环境中的 GPT-6-Astra 答对 50 题中的 49 题（98%），平均单题成本不到 3 美元，整套基准约 116 美元。
推荐理由：这份基准把日常科研计算交给商用智能体实测，并给出各模型得分与单题成本，可对照自身研究流程。
雷锋网精选AI 评分8484 上海AI实验室书生-S2助力三维Ghys猜想证明并通过Lean形式化验证
上海人工智能实验室访问学者许地生团队依托书生科学多模态大模型S2，通过人机协同完成三维Ghys猜想证明，北京大学董彬、刘若川团队用SHEAF框架完成全部四个主定理的Lean形式化验证。攻关中书生-S2完成7批接续推演，问题图从15个节点扩展到389个，输出上千页推导；形式化验证约5天、峰值100个智能体并行、产出约55万行Lean代码。相关论文已发布在arXiv，形式化代码在GitHub公开。
推荐理由：读者可看到人机协同攻关数学难题的完整流程，以及形式化验证如何为AI产出的证明提供严格检查。
量子位AI 评分6262 GPT-6 Astra 联手数学爱好者证明 57 年摆圆难题
数学爱好者 nor 用 GPT-6 Astra 严格证明了摆圆问题中 N=15、16、17、18 和 20 这 5 种情况，此前仅 N≤14 和 N=19 得到验证。
量子位AI 评分6666 华为 Memento 3 通关 ARC-AGI-3 全部 25 款游戏，操作次数比人类少 56%
华为诺亚方舟实验室联合 UCL 等团队提出 Memento 3 智能体系统，以 Claude Opus 5 为底模且不更新权重、不做微调，通关 ARC-AGI-3 公开集全部 25 款游戏、183 个关卡，取得满分 100 的 RHAE 成绩，总操作 7518 次，比人类的 17135 次少约 56%。
量子位AI 评分7171 何恺明团队发布多模态 Harness 框架 VISTA
何恺明团队在论文《VISTA: A Visual Harness for Reasoning in an Interactive World》中提出视觉原生 Harness 框架 VISTA，让现有多模态模型直接观察环境、保存原始画面，并在推理时随时回看、放大和检查细节，无需从头训练。
量子位AI 评分6666 字节 Seed 找到 DeepSeek-V4 时强时弱的原因：分块 KV Cache 压缩带来相位敏感性
字节 Seed 团队发现 DeepSeek-V4 系列的长上下文检索准确率会随信息在输入中的位置每隔 4 个 Token 周期性变化，在 128K 大海捞针测试中同一信息换位置后准确率最高相差 40.2 个百分点。
OpenAI NewsAI 评分5555 OpenAI 公布前沿模型在数学开放问题上的进展
OpenAI 发布内部前沿模型在数学开放问题上的新结果，并在 GitHub 上公开 Lean 证明形式化与研究细节。
Ars Technica · AIAI 评分6262 Ataraxos 以 16 块 GPU 在 Stratego 上击败顶尖人类选手
卡内基梅隆、MIT、纽约大学和斯坦福的研究团队开发的 AI 系统 Ataraxos 在 Stratego 上以 15 胜 1 负 4 平击败被认为是史上最强的 Stratego 选手 Pim Niemeijer。
量子位AI 评分5454 何恺明团队提出NAT-ARC：用ImageNet预训练让纯视觉方案解ARC
何恺明团队提出NAT-ARC，把ImageNet上的MAE预训练encoder迁移到ARC格子推理，单模型在ARC-1上取得63.4% pass@2，集成后达70.2%。
The DecoderAI 评分6262 Epoch AI 与 MIT 研究：AI 性能成本下降速度超过以往任何技术
Epoch AI 称，自 2023 年以来在部分 AI 基准上达到固定性能水平的成本平均每季度下降约 47%，约合每年 13 倍，快于以往任何变革性技术；MIT 研究者基于 Artificial Analysis 数据看到年降幅为 5 至 10 倍，剔除硬件降价与竞争压力后，算法效率提升约为每年 3 倍。
量子位AI 评分5858 Nature 关注 GPT-1900 实验：AI 能否重新发现光量子
Nature 最新研究梳理了独立研究者 Michael Hla 的 Machina Mirabilis 项目，他用 Andrej Karpathy 的 nanochat 框架从零训练了 33 亿参数的 Transformer 语言模型 GPT-1900。
The DecoderAI 评分6262 Google DeepMind 提出 Dream-RSI，让 AI 智能体通过回放历史搜索改进策略
Google 与 DeepMind 研究团队提出 Dream-RSI，不改动底层模型，而是让智能体把搜索过程中的尝试与结果记录成搜索树，再在已探索空间内回放测试数千种替代策略，这一过程被称为 dreaming。
量子位AI 评分6060 PhAI Labs 等发布 JEPA-Anything 跨领域预测框架
PhAI Labs 联合牛津、斯坦福、普林斯顿、港中文等团队发布技术报告 JEPA-Anything，一个面向不同领域学习预测模型的跨领域框架，各领域保留自己的观测形式与编码器，共享预测核心和统一的 latent world-state interface。
爱范儿精选AI 评分7878 智谱发布首个 RSI 成果：10 万国产卡用 GLM 造 GLM
智谱 GLM 首席科学家唐杰在 X 平台分享 GLM-5.3-Flash 推理系统优化研究，该模型部署在超过 10 万颗国产 AI 加速器组成的集群上，从首次运行到承载全部生产流量仅用两周，端到端吞吐提升 3.2 倍。
推荐理由：智谱披露 GLM-5.3-Flash 在国产算力上的推理优化细节，读者可看到 Infra Agent 参与系统优化的具体路径与反馈机制设计。
The DecoderAI 评分6565 Qwen-Drive 1.0 发布：一个模型同时做空间感知、交通问答与路径规划
阿里研究团队发布 Qwen-Drive 1.0，基于 2 月发布的 Qwen3.5-4B 增加鸟瞰图感知模块和 Planning Expert 规划模块，用一个模型同时完成环境空间感知、交通问答和路径规划。
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 Sky Lab 与 IBM Research 将进化式内核搜索框架 K-Search 扩展到 MLX，新增结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核作为知识库适配 Apple Silicon。
推荐理由：原文给出跨平台内核迁移的具体方法与实测数据，读者可据此判断CUDA经验能否复用到非NVIDIA硬件。
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 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 的摘要隔离为自然语言"信念状态"并对其内容进行监督评分，以替代完整交互历史作为智能体的工作上下文。在协作编程基准 CollabBench 上，基于重构的信念评分将 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。
Berkeley AI ResearchAI 评分3131 GRASP：面向世界模型长时程规划的梯度规划器
伯克利 AI 研究团队提出梯度规划器 GRASP，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代中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。该工作与 Mike Rabbat、Aditi Krishnapriyan、Yann LeCun、Amir Bar 合作完成。
Berkeley AI ResearchAI 评分3232 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，用于在大规模场景下识别 LLM 中的关键交互。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 10 倍更少的消融达到 SPEX 的性能。