Google Research 提出 Diffusion Controller，统一并简化 AI 图像生成控制
Google Research 提出 Diffusion Controller 框架，将扩散模型去噪过程重构为连续控制问题，用轻量“转向阻尼”网络在冻结基座模型的前提下动态调整生成轨迹。在 Stable Diffusion v1.4 上以 HPS-v2 评测，其完全解锁版本对基线模型取得 90% 胜率，并支持黑盒、灰盒模型的微调控制。
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Google ResearchAI 评分4040
Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究院发布 Quine：面向生物学复杂性的 AI 研究系统
微软研究院发布 Quine，一个面向生物学复杂性的 AI 研究系统，由跨序列、结构、功能、细胞状态和影像等多模态数据训练的生物学世界模型，以及连接模型、科学工具、文献和实验人员的交互式编排框架组成。
推荐理由：微软研究院公开 Quine 的生物学世界模型与工具编排框架，并给出胰腺癌化合物筛选的湿实验验证结果。
Microsoft ResearchAI 评分2020 微软亚洲研究院新加坡成立一年：推进前沿 AI 研究、合作与人才培养
微软亚洲研究院新加坡（MSRA – Singapore）作为微软在东南亚的首个研究实验室，成立一年来围绕下一代 AI 模型与智能体系统、领域专用 AI、AI 原生研究实践、生态与人才培养四大方向展开工作。实验室与新加坡医疗生态伙伴合作推进多模态医疗 AI 和自进化诊断智能体，并联合 EDB 于 2026 年 2 月举办物流与运输 AI 高管圆桌会。
Mistral AIAI 评分4040 Mistral 在慕尼黑开设德国中心，推进工业 AI 与 Physics AI
Mistral 在慕尼黑开设德国中心，组建专注 Physics AI 与工业 AI 的研究团队，并计划到 2030 年建成 1 吉瓦欧洲算力。该中心将携手 BMW 开展碰撞仿真与工程 AI 合作、与 Siemens Energy 推进工业 AI 应用，并与慕尼黑工业大学（TUM）合作利用风洞设施开发汽车空气动力学数字孪生。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分4848 GitHub Copilot 应用入门：如何用 canvases 构建自定义工作流
GitHub Copilot 应用中的 canvas（画布扩展）是一种可自定义界面，用户只需在 agent 会话中输入 /create-canvas 并用自然语言描述需求，agent 即可生成看板、发布清单或仪表盘等界面。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3838 GitHub Copilot 为什么说聊天框是错的 UI：用 canvas 构建自定义交互界面
GitHub Copilot 提出 canvas 概念：一种运行在 GitHub Copilot 应用内、无浏览器外壳的全栈小应用，可与 agent 双向通信，也能调用第三方 API 并在本地执行代码。官方举例包括用 canvas 做 Connect 4 游戏、Winget 包管理界面和 SQLite 操作界面，并称用 agent 构建工具比反复对话更省 token。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6262 GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow 智能体流水线
GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow，一个面向 C/C++ 项目的自主模糊测试流水线，只需传入 GitHub 仓库地址，即可自动识别入口点、分析构建系统、编写 harness、运行 AFL++、读取覆盖率报告并改进 harness，最后对每个崩溃做去重与漏洞报告。
推荐理由：原文完整披露了自动化模糊测试流水线的分层架构与覆盖反馈循环，读者可据此判断哪些人工环节能被智能体接手。
Google DeepMind精选AI 评分7373 Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live with Live Avatar
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live with Live Avatar，在 Gemini 3.8 Live 的原生实时对话模型上加入近实时视频生成，使智能体能边听、边看、边说并呈现动态视觉形象。
推荐理由：官方给出 Live Avatar 的实时音视频耦合、异步工具调用与 97 语言同步能力，可据此判断企业级对话智能体的形态变化。
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。
Mistral AIAI 评分5555 Mistral 与 Mozilla 合作，为 Firefox Smart Window 提供模型支持
Mistral 宣布与 Mozilla 达成合作，Firefox 的 AI 浏览助手 Smart Window（beta）改由 Mistral 模型驱动，先面向法国和北美用户，英国和德国预计今年晚些时候跟进。Mistral 表示其模型按区域语言、方言和文化语境微调，并称 Smart Window 的对话默认不保存在 Mozilla 服务器上，合作方同意零数据留存。
Mistral AIAI 评分3838 Mistral 与 Cloudera 达成合作，将主权 AI 引入企业数据平台
Mistral 与 Cloudera 宣布合作，将 Mistral 模型集成进 Cloudera 混合数据平台，支持企业在私有云、公有云、本地及完全气隙环境中部署推理并保持完全控制。企业可在受控环境中用专有数据训练定制模型，并基于开放权重拥有数据和由此产生的智能。Cloudera 平台承载 30 exabytes 客户管理数据。
Mistral AIAI 评分3838 Mistral 用 AI 智能体将 4 万行 Fortran 77 迁移至 C++
Mistral 帮助一家欧洲能源运营商将 4 万行 Fortran 77 代码迁移为 C++，对象是一个无测试套件、无集中文档的物理密集型油藏模拟器。其做法是先构建数值一致性校验框架，再用 Vibe CLI 调度上百个智能体解析调用树并生成文档，最终采用人工监督 coder、tester、reviewer 智能体工作流逐模块迁移。
Mistral AI精选AI 评分6666 Mistral 完成 30 亿欧元 D 轮融资，估值超 210 亿欧元
Mistral 宣布完成 30 亿欧元 D 轮融资，投后估值超过 210 亿欧元，由三星电子领投，Scaleup Europe Fund 与 PSG Equity 联合领投。公司称这是欧洲科技企业完成的最大规模股权融资，资金将用于扩展前沿研究、算力与商业增长。Mistral 目前业务覆盖 20 个国家，服务 125 家以上全球企业，包括 Airbus、ASML 和 HSBC。
推荐理由：Mistral 以 30 亿欧元 D 轮融资说明欧洲主权开源 AI 路线的资本与产业支持力度。
Mistral AIAI 评分3838 Mistral 与 HUMAIN 达成战略合作，推进沙特及中东主权 AI
Mistral 与 HUMAIN 宣布战略合作，覆盖 AI 基础设施、先进模型开发与 AI 解决方案部署，初期聚焦网络安全和语音，并计划开发阿拉伯语表现强劲的前沿模型。合作规模达数亿欧元，Mistral 将探索使用 HUMAIN 数据中心基础设施，双方还计划在沙特面向受监管行业制定联合市场策略。
Mistral AI精选AI 评分6969 Mistral 发布 Agentic Search，用多步检索循环提升文档问答准确率
Mistral 发布 Agentic Search，一种面向企业复杂文档的多步检索层，通过 search、open、navigate、read、grep 五个工具让模型在索引之上迭代查找并核对证据，已集成进 Mistral Search Toolkit 以及 Studio 和 Vibe 的 Libraries。
推荐理由：原文给出多步检索循环的五个工具与两组基准数字，可据此判断它相对一次性 RAG 的取舍。
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3636 Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态监督 LLM 长程交互摘要
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将 LLM 的摘要内容隔离为自然语言"信念状态"并加以监督，以缓解递归摘要带来的性能损失。在 CollabBench 协作编程任务上，基于重建的信念评分（ABBEL-rec-BG）把与全上下文模型的差距缩小约 50%，训练步数从 100 步降至 50 步，峰值 token 长度也低于全上下文设置。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 智能免费之后怎么办？面向智能体、由智能体运行、由智能体构建的数据系统
伯克利 EPIC Data Lab 提出近零推理成本时代数据系统面临三大挑战：面向智能体（For Agents）、由智能体运行（Of Agents）、由智能体构建（By Agents）。GPT-4 级能力从 2023 年初约 $30/百万 token 降至如今不到 $1，部分厂商已低于 $0.10，推理价格年降幅在 9x 到 900x 之间、中位数约 50x。
Berkeley AI ResearchAI 评分1515 2026 BAIR 研究生展示：伯克利 AI 博士毕业生去向一览
伯克利人工智能研究实验室（BAIR）公布 2026 届博士毕业生名单，其研究覆盖机器人、大语言模型与推理、计算机视觉、生成建模、AI 安全、人机交互及 AI for science 等方向。毕业生去向包括 OpenAI、Mistral AI、Amazon、Physical Intelligence 等机构，以及 UCLA、普林斯顿 CITP、芝加哥大学等学术岗位，部分人正在创办自己的初创公司。
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 自适应并行推理：高效推理扩展的下一范式
伯克利 AI 研究团队综述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，未教会模型自适应行为。
Berkeley AI ResearchAI 评分3232 GRASP：面向世界模型的梯度规划方法，让长时程规划更稳健
伯克利 AI 研究团队提出 GRASP，一种面向学习型世界模型的梯度规划器，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代上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。该方法针对长时程规划中优化病态、非贪心结构导致的局部极小值和高维隐空间失效模式，使基于梯度的规划更稳健。
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。