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只看论文#论文/研究
  1. Google Research71

    Google Research 三个月实验：AI 辅助提升专利撰写产出，但未加速初级律师判断力成长

    Google Research 在 NBER 发布三个月实地实验，将当时未发布的 Google Labs AI 专利撰写助手（现属 Gemini Notebook）随机开放给 11 家知识产权律所的 133 名律师。

    推荐理由：三个月专利撰写实验区分了AI带来的即时产出提升与无辅助判断力的变化，为理解AI对专业能力的影响提供了实证。

  1. Hugging Face Blog60

    Nemotron 微调后在 IOI 2026 与 IMO 2026 双双达到金牌水平

    英伟达团队从 Nemotron 3 出发，用 SFT、RL 和生成-验证-精炼推理流程，让模型在 IOI 2026 拿到 535.4/600、在 IMO 2026 拿到 30/42，均超过官方金牌线。

    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，可复用到其他高难领域。

  2. OpenAI News62

    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 公开 Lean 证明形式化与研究细节。

    推荐理由：OpenAI 公开内部前沿模型在数学开放问题上的结果与 Lean 形式化证明，可了解其研究路径。

  3. Google Research62

    Google Earth AI 的 PDFM 地理空间基础模型在五项全球公共卫生任务中的验证

    Google Research 发布研究，用 Google Earth AI 的 Population Dynamics Foundation Model（PDFM）作为概念验证，展示自监督预训练的“地点”表征可作为即插即用输入接入现有流行病学模型，无需任务特定微调。

    推荐理由：Google 用五个公共卫生案例验证地理空间基础模型嵌入可直接接入现有流行病学流程，读者可了解其验证范围与量化增益。

  1. GitHub Blog · AI & ML62

    GitHub 发布 ReviewBench：面向 AI 代码审查的开放基准

    GitHub 发布 ReviewBench，一个面向 AI 代码审查的开放离线基准，基于 1.039 亿个 GitHub pull request 的分布构建，包含 19 种语言的 219 个公开 pull request。

    推荐理由：GitHub 公开了代码审查基准的构建方法与评分口径，读者可据此理解 AI 代码审查评测的取舍。

  1. Hugging Face Blog62

    微软与 Hugging Face 发布 ThinkingBox：按数据库终态给 AI 智能体打分

    微软 Copilot Studio 团队与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox，通过隔离的 MCP 工具会话运行智能体，再根据其留下的后端终态和副作用打分，而非看模型生成的文字。

    推荐理由：微软与 Hugging Face 联合发布的智能体评测基准，用数据库终态而非模型自述来判定任务成败，并给出可复现的 OpenEnv 运行方式。

  1. Google Research62

    Google 发布基于 TEE 的新一代联邦学习系统

    Google Research 公布新一代联邦学习系统，用可信执行环境（TEE）为数据匿名化提供可远程验证和审计的保证，并已由 Gboard 采用。系统通过访问策略公开透明日志、KMS 密钥管理与可复现构建，使加密训练数据只能在符合策略的 TEE 内解密处理。Gboard 已用该系统上线英语和日语下一词预测模型，训练时间从此前的 1-2 个月缩短，目前主要受 TEE 资源限制。

    推荐理由：Google 公布基于 TEE 的新一代联邦学习系统设计，并给出 Gboard 已上线的落地情况，可了解隐私可验证训练的实现路径。

  1. Google Research66

    Google Research 提出 AI 视频联合导演框架，实现连贯长视频生成

    Google Research 发布 AI video co-director 多智能体框架，作为 Gemini 和 Veo 之上的编排层，把长视频生成建模为全局优化与世界状态跟踪问题，以缓解语义漂移和级联失败。

    推荐理由：Google 把长视频生成拆成四个可组合框架，并给出多镜头一致性与分钟级生成的评测结果。

  1. Microsoft Research62

    微软研究院：将物理 AI 推理卸载到边缘或云端可提升机器人性能与续航

    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 可提升任务表现。

    推荐理由：微软研究院系统测量了机器人端侧 GPU 推理的性能与续航代价，并给出可复用的卸载工具链，为物理 AI 推理架构提供实测依据。

已经到底了