Leash Bio 发布 Minos 预印本与开放数据集，用 DEL 数据做科学智能体强化学习
Leash Bio 的 Ian Quigley 在 Latent Space 访谈中透露，团队把多年积累的 DNA Encoded Libraries（DEL）数据转化为数万个 lab-in-the-loop 模拟环境，供智能体做可验证的科学推理与强化学习；两个月后该工作发展为 Minos，并发布完整预印本、博客和开放数据集。
#开源/仓库
Latent SpaceAI 评分5858 The Verge · AIAI 评分6060 微软开源机器学习工具 PBC，改进两到六周天气预报
微软研究院联合 MIT、ECMWF 等机构在 Nature 发表研究，提出概率偏差校正方法 PBC，用机器学习识别并修正现有天气预报模型的系统性偏差，而非新建独立模型，相关工具已开源。
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。
Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究院：把机器人推理卸载到边缘或云端可提升任务成功率与续航
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，可提升任务成功率、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，并给出把推理卸载到边缘或云端的开源工具链。
Microsoft ResearchAI 评分4040 微软在 Nature 发布 RetroChimera 逆合成模型并开源权重
微软在 Nature 发表逆合成模型 RetroChimera，并开源其实现与权重。该模型融合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与 GNN 模型 NeuralLoc，通过学习式重排序整合两者互补预测，在盲测中化学家对其单步反应预测的偏好超过前代模型与文献反应。
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。
Berkeley AI ResearchAI 评分3030 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，用于在特征、数据和模型组件归因中大规模识别 LLM 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 进一步借助层次性，以约 10x 更少的消融达到 SPEX 的性能。
Berkeley AI ResearchAI 评分2222 基于信息量的成像系统设计：Berkeley AI Research 提出直接评估与优化框架
Berkeley AI Research 提出一套基于互信息的成像系统评估与优化框架，可直接从含噪测量中估计信息量，无需任务专用解码器。该框架在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微镜四个领域验证，信息估计能预测下游解码性能，优化后的设计达到端到端方法水平，且内存和算力需求更低。相关论文发表于 NeurIPS 2025。