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
Google DeepMind精选AI 评分9292 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，面向开发者、企业和消费者开放，通过 AI Studio、Gemini API、Google Antigravity、Gemini 应用和 Search 的 AI Mode 提供，定价为每百万输入 token 2 美元、输出 token 10 美元。
推荐理由：官方给出 Argon 在编码、科研与安全对齐上的具体案例和定价，可据此判断前沿模型在专业工作流中的落地程度。
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6060 在 Amazon Bedrock 上用 Grok 4.7 构建长时程智能体
SpaceXAI 的 Grok 4.7 已在 Amazon Bedrock 上线，支持可配置推理强度、工具调用和结构化输出，提供 500K token 上下文窗口。
推荐理由：AWS 官方给出 Grok 4.7 在 Bedrock 上的实测数据，读者可据此为智能体各步骤选择推理强度并控制 token 成本。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3030 Amazon SageMaker AI 上的 MoE 内核工程优化实践
针对 MoE 模型在 decode 阶段因 token 行数过少导致 Hopper GPU 利用率低的问题，AWS 通过 Swap-AB 转置让专家维度 N=8192 占据 WGMMA 首个操作数位置，在 H200 上为大规模 MoE 模型带来 2–4% 端到端输出吞吐提升，该优化已合入 vLLM 0.24.0 及更高版本。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3535 在 Amazon SageMaker AI 上用 llama.cpp 部署决策模型
AWS 发布 llama.cpp 专用深度学习容器（DLC），可在 Amazon SageMaker AI 上以 CPU 或 GPU 托管方式部署量化模型，并通过 InvokeEndpoint 提供 OpenAI 兼容的 chat completions。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3434 用 Ray LLM Deep Learning Containers 在 Amazon EKS 上运行多节点推理
AWS 发布面向多节点部署的 Ray LLM Deep Learning Containers，可在 Amazon EKS 上用两个 GPU 节点部署单个大语言模型，将 prefill 与 decode 分离并统一在一个 OpenAI 兼容端点之后。
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。
OpenAI NewsAI 评分1515 GPT-6 家族模型选型指南
OpenAI 发布 GPT-6 家族模型指南，面向初创公司讲解如何选择 GPT-6 模型、调节推理强度、优化提示词与技能、协调工具调用，并为生产环境准备工作流。
Google DeepMind精选AI 评分8080 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型
Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon，先通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御方开放，随后逐步扩展到开发者、企业和消费者，起价每百万输入 token 2 美元、输出 token 10 美元。
推荐理由：官方给出 Argon 在编码、企业知识与网络安全上的基准表现和分阶段开放路径，可据此判断前沿模型的能力边界。
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3838 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，指出当前多数方法（如 Self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink、Hogwild!
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。