GPT-6-Astra 在 TheoPhysEval 物理基准上解出 50 题中的 49 题，单题成本不到 3 美元
一项新基准测试让市面可用的 AI 智能体在无人类提示下求解理论物理研究题，运行在 OpenAI Codex 环境中的 GPT-6-Astra 解出 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：读者可看到智能体在理论物理论文级计算上的实际得分、成本与失败模式，以及作者对科研训练和资源分配的影响判断。
#推理
The Decoder精选AI 评分7878 Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究院发布 Magnetar：基于证明的通用计算 zkVM
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，在 15 个基准程序上平均比现有最快 zkVM 快 10 到 39 倍，证明验证约 12 毫秒。
推荐理由：微软研究院公开 Magnetar 的 zkVM 设计与基准，读者可了解零知识证明在通用程序上的速度与密码学取舍。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Nemotron 微调后在 IOI 2026 与 IMO 2026 均达金牌水平
英伟达团队从 Nemotron 3 出发，用 SFT、RL 和生成-验证-改进的推理流程做领域微调，在 IOI 2026 和 IMO 2026 均达到金牌水平。
推荐理由：原文公开了从 Nemotron 3 微调到 IOI、IMO 金牌级成绩的完整配方与数据集，可迁移到其他专业领域。
Berkeley AI Research精选AI 评分6060 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把内核优化经验带到 Apple Silicon
IBM Research 与 UC Berkeley Sky Lab 将 K-Search 进化式内核搜索框架扩展到 MLX，通过结构化的 CUDA-to-MLX 翻译层把已有 CUDA 内核知识迁移到 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。
已经到底了