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。
#数据/训练
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Google Research精选AI 评分6262 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。
The DecoderAI 评分6666 研究者把 LeCun 的 JEPA 扩展为跨物理到生物的通用世界模型
PhAI Labs 联合 Stanford、Oxford、Princeton 的研究者提出 JEPA-Anything，把标准 JEPA 的单一预测拆成四个正交因子、各由独立预测模块处理，再重组为完整世界状态，在物理、机器人、天气预报等十个测试任务上超过同架构同数据的标准 JEPA。
MIT Technology Review · AIAI 评分2222 如何将 AI 智能体接入企业知识
MIT Technology Review 基于对 300 名数据与 AI 高管的调研发现，企业平均仅约 34% 的智能体 AI 项目能进入生产环境，知识缺失是主要失败原因之一。
Hugging Face BlogAI 评分3838 ServiceNow CoreAI 推出 AutoSynthData：为企业智能体生成训练数据
ServiceNow CoreAI 构建了 AutoSynthData，利用目标模型的失败案例与更强教师的成功示范，定位能力缺口并生成、验证新的可执行训练任务，随模型提升动态调整课程。该流程在 EnterpriseOps Gym 数据集上进行了演示，生成的任务需满足可行性、真实性与难度三项要求，并通过一致性、可靠性与完备性的验证器筛选后用于后训练。
Microsoft ResearchAI 评分3636 微软研究院用机器学习预测电网空间天气风险，覆盖美国 66,935 座变电站
微软研究院开发了一套端到端机器学习流水线，利用 L1 太阳风观测、AE 与 Dst 指数预报及地质电导率数据，为美国本土 66,935 座变电站生成 30-60 分钟前的局地空间天气风险估计。
Microsoft ResearchAI 评分4242 微软开源逆合成模型 RetroChimera，成果登上 Nature
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，在常见与罕见反应类型上均表现强劲。
Google ResearchAI 评分2222 Google Research 推出 MilleMiglia：面向中段物流的真实实例生成器
Google Research 发布 MilleMiglia，一个用 C++ 编写的实例生成器，用于为中段物流配送问题生成真实且保护隐私的基准数据，源码与文档已在 GitHub 公开。
Google ResearchAI 评分5858 Google Research 用生成式 UI 让教师创建互动学习模拟
Google Research 发布一项研究实验，让教师借助生成式 UI（GenUI）按自己的课程目标和教学大纲动态生成互动式学习模拟，并同步开放 30 多个面向中学 STEM（物理、化学、生物、数学）的英文示例库，全部由 AI 生成、教师审核。
Google ResearchAI 评分3232 Google Research 提出 Retrieve-for-Train：用 RL 编译扩散模型绕过推理瓶颈，加速复杂 AI 搜索
Google Research 提出 Retrieve-for-Train 框架，通过离线强化学习将奖励对齐的查询扇出编译为监督信号，再蒸馏进一个 53.9M 参数的扩散检索器，实现推理时单次非自回归的查询扇出，无需测试时 CoT 推理 token。
Google ResearchAI 评分4242 Google Research 提出 ToolGrad：用文本“梯度”高效生成工具调用数据集
Google Research 提出 ToolGrad，一种“先答案后问题”的工具调用数据生成范式：先生成真实工具调用链，再反向标注用户提示词，只需一步 LLM 调用。
Berkeley AI ResearchAI 评分4242 Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态替代递归摘要，提升 LLM 长程交互效率
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将摘要的信息内容隔离并以自然语言"信念状态"（belief states）形式进行监督，用信念替代完整交互历史作为智能体的工作上下文，并通过信念评分提升性能。该方法针对递归摘要（即上下文压缩）在长程任务中性能损失显著的问题，尤其适用于协作代码生成等高质量数据稀缺的人类辅助场景。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 GRASP：面向世界模型长时程规划的梯度规划器
Berkeley AI Research 提出 GRASP，一种面向学习动力学（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、在状态迭代上直接加入随机性以探索、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，使长时程规划更实用、更稳健。
Berkeley AI ResearchAI 评分2222 伯克利提出信息驱动成像系统设计框架，NeurIPS 2025 论文验证四大成像领域
伯克利 AI 研究团队提出一种基于信息量的成像系统评估与优化框架，仅用含噪测量和噪声模型即可量化测量对物体的区分能力。该框架在四个成像领域预测系统性能，优化后的设计可媲美端到端 SOTA 方法，且内存和算力需求更低，无需任务专用解码器设计。相关成果发表于 NeurIPS 2025。